BEVfusion

1. lidar往camera投影导致的几何信息损失（Geometric lossiness）：

生成的深度图上，看起来相邻的两个像素点，其实在真实的三维空间中可能相距很远。

比如：

图像上两个物体边缘的像素挨在一起；
但它们的深度（z 值）差很多，一个在近处，一个在远处；
在3D空间中它们其实完全不相邻。

这说明 图像平面上的局部邻域不再代表真实3D空间的局部邻域，导致空间结构严重扭曲。

当你把 LiDAR 点云从 3D 空间投影到相机平面时，每个点的 (x,y,z)被映射成(u,v,d)：

u,v是图像平面坐标；
d 是深度。

也就是说，从 3D → 2.5D：

每个像素只能保留一个深度；
不同物体如果在图像平面重叠（例如远处的树和近处的行人），投影后会"挤在一起"；
图像的局部邻域（卷积核感受野）不再对应真实3D邻域。

这导致网络在图像平面上提取特征时，学不到正确的空间关系 。

这就是 "geometrically lossy" 的核心含义------不是数学误差，而是 结构丢失。

就是说两个lidar点可能投影到一个pixel上，这个pixel就会损失深度信息。

2.camera到BEV的高效转换：BEV pooling

每一帧camera相机点的数量比lidar点数量多了两个数量级，计算量巨大

2.1 先说在干什么：什么是 camera BEV pooling？

在 camera → BEV 的过程中，本质操作是：

把"相机特征点云（camera feature point cloud）"
按 BEV 网格分桶（binning）+ 聚合（pooling）

形式上等价于：

python 复制代码

for each BEV grid cell:
    collect all camera feature points that fall into this grid
    aggregate their features (sum / mean / max)

这里的"camera feature point cloud"指的是：

图像特征 (H×W×C)
每个像素沿着多个 depth bin 被 back-project 成 3D 点
得到一个 规则但数量巨大的"伪点云"

2.2 Precomputation：为什么 camera 点云可以预计算？

原文关键句

Different from LiDAR point clouds, the coordinates of the camera feature point cloud are fixed

含义拆解

1️⃣ LiDAR vs Camera 的本质差别

传感器	点的位置
LiDAR	每一帧都不同（随场景变化）
Camera	只由相机参数决定（像素 + depth bin）

对于 camera：

像素坐标 (u, v) 是固定的
depth bins 是固定采样的
相机内外参是固定的（标定后）

👉 所以 每个 camera feature point 的 3D 坐标是固定的

👉 它落在哪个 BEV grid cell 也是固定的

2️⃣ 他们预计算了什么？

离线 / 初始化时：

对每一个 camera feature point：

计算其 3D 坐标

计算其 BEV grid index

按 grid index 对所有点排序

记录每个点在排序后的位置（rank）

point_id → bev_grid_id → sorted_rank

3️⃣ 推理时发生了什么？

During inference, we only need to reorder all feature points

不再计算投影

不再算 grid index

只做一次 feature tensor 的重排（gather）

之前慢的方法是这样把2D backbone之后的每个点归到BEV空间对应grid中的：

python 复制代码

for each frame:
    for each pixel (u,v):
        for each depth bin d:
            X = backproject(u,v,d, K, T)   # 几何计算 ❌
            grid_id = bev_index(X)         # floor / clamp ❌
            append feature to grid

现在只需要这样：

你从 backbone / view transformer 得到的是：features: [N, C]

其中：

N = H × W × D

第 i 行是 point_id = i 的 feature

gather"做的事情：reordered_features = features[rank]

也就是：

把 feature tensor 的行顺序，
按"预先算好的 rank"重新排一遍

📉 代价变化：

原本：17ms（动态 grid 关联）
优化后：4ms（纯 reorder）

👉 这是第一个大加速点

2.3 Interval Reduction：真正的 500ms 杀手在哪里？

问题本质

完成 grid association 后：

属于同一个 BEV grid 的点

在 tensor 中是 连续的一段区间（interval）

现在要做：

对每个 grid 的 interval 做 sum / mean

❌ 传统实现（prefix sum / scan）

existing implementation first computes the prefix sum over all points
BEV pooling的传统实现（本质是每个grid中所sum pooling）：

对所有点做 全局 prefix sum

在 grid 边界处相减，得到每个 grid 的 sum

为什么慢？

1️⃣ prefix sum 在 GPU 上很贵

需要 tree reduction
多级同步
难以 scale

2️⃣ 大量无用计算

prefix sum 计算了：
- 所有中间位置的 partial sum
但 真正需要的只有 interval 边界

3️⃣ DRAM 访问爆炸

写入大量中间结果
memory-bound

📉 结果：

feature aggregation 500ms

✅ 他们的优化：grid-parallel kernel

核心思想（非常重要）

不要再"按点并行"，而是"按 BEV grid 并行"

新 kernel 怎么做？

we assign a GPU thread to each grid

也就是：

python 复制代码

for each BEV grid (parallel): 
    start = interval_start[grid] 
    end = interval_end[grid] 
    sum features from start to end write result

为什么快？

旧方案	新方案
点级并行	grid 级并行
prefix sum	直接 interval reduce
有数据依赖	无依赖
写大量中间结果	只写最终结果

性能变化（非常夸张）

500ms → 2ms
完全消除 tree reduction
几乎不访问 DRAM 中间状态

2.4 最终 Takeaways：为什么这一步是 BEVFusion 的"关键使能器"

性能总结

camera-to-BEV transformation is 40× faster

阶段	延迟
原始实现	>500ms
优化后	12ms
占整网比例	~10%

👉 如果没有这个优化，camera BEV 是根本跑不动的

对比其他工作的做法

方法	思路	是否精确
[63]	假设 depth 均匀	❌ 近似
[20]	截断 grid 内点数	❌ 近似
BEVFusion	纯工程优化	✅ 精确

👉 BEVFusion 的优势是：

数学上等价

工程上极快

不牺牲精度

2.5用一句话总结

camera→BEV 的瓶颈不是模型，而是 "大规模点 → BEV grid 的聚合实现方式" ；

通过 预计算投影 + grid 级并行的 GPU kernel ，

他们把一个原本 500ms 的操作，精确无近似地压到了 12ms，

从而使 camera--LiDAR BEV 融合在工程上成为可能。

3.高度信息

在 BEV 中，高度信息并不完全丢失 ，但通常是以压缩或简化的方式处理：

🔹 1. LiDAR 到 BEV 转换中的高度处理

LiDAR 提供的 原始点云数据 是三维的，包括 xxx、yyy、和 zzz 坐标，其中 zzz 就是高度信息。在 BEV 空间中，通常会采用以下两种方式来处理高度信息：

投影到 2D 平面 ：LiDAR 的点云数据被投影到 BEV 视图时，高度（z）维度通常会被压缩 ，意味着高度信息被映射到二维平面。大多数情况下，这种转换只保留了 水平坐标（x, y） ，并将 z 值（高度）忽略掉，或映射到其他形式的信息上（比如使用深度图、体素表示等）。
高度信息的保留 ：某些高级方法可能会将 高度信息 以 额外的特征 保留下来，例如：
- 使用 体素（Voxel）表示，在每个体素内保持 z 值的统计特性（如最大值、平均值等）；
- 将高度信息以不同的通道（channels）或 附加层（additional layers）的形式保存在 BEV 特征图中。

这些做法允许网络在 BEV 中有某种形式的"高度感知"，但是它不像原始 LiDAR 点云那样直接体现出 精确的三维结构。

🔹 2. 相机到 BEV 转换中的高度处理

对于相机数据，相机本身并没有提供显式的高度信息（只提供图像上的 2D 像素），所以：

深度信息 （z）是通过相机投影和深度图获得的，通常每个像素的 深度值 是对场景中各点的 垂直距离的估计。
在 BEV 中，深度信息通过 光线投射 被转换回 3D 空间，形成密集的 BEV 特征图。虽然相机本身没有直接的高度信息，但通过这种光线投射，深度信息也在 BEV 中 以某种方式保留下来 ，比如每个射线对应的 深度值 作为特征的一部分。

🔹 3. 总结：高度信息的保留

LiDAR到BEV ：高度信息通常 会被简化或丢弃，但有时会通过体素、层次化特征或额外的通道方式部分保留。
相机到BEV ：由于相机没有直接的高度信息，BEV 中的高度信息是通过 深度估计 来推测和恢复的，依赖于光线投射来保留场景的空间感知。

尽管高度信息在 BEV 中不如 LiDAR 点云中那样直接和完整，但 通过巧妙的特征融合与投影技术 ，大多数情况下仍能保留 足够的空间信息 以完成感知任务，特别是在 3D 物体检测、路径规划等任务中。

camera中正前方一个物体的平面有相同的深度信息和宽度信息，同时也有高度信息，投影后高度信息会完全压缩，从一个2D平面变成BEV中的一条线。

1. lidar往camera投影导致的几何信息损失 （Geometric lossiness）：

2.camera到BEV的高效转换：BEV pooling

2.1 先说在干什么：什么是 camera BEV pooling？

2.2 Precomputation：为什么 camera 点云可以预计算？

原文关键句

含义拆解

1️⃣ LiDAR vs Camera 的本质差别

2️⃣ 他们预计算了什么？

3️⃣ 推理时发生了什么？

2.3 Interval Reduction：真正的 500ms 杀手在哪里？

问题本质

❌ 传统实现（prefix sum / scan）

为什么慢？

1️⃣ prefix sum 在 GPU 上很贵

2️⃣ 大量无用计算

3️⃣ DRAM 访问爆炸

✅ 他们的优化：grid-parallel kernel

核心思想（非常重要）

新 kernel 怎么做？

为什么快？

性能变化（非常夸张）

2.4 最终 Takeaways：为什么这一步是 BEVFusion 的"关键使能器"

性能总结

对比其他工作的做法

2.5用一句话总结

3.高度信息

🔹 1. LiDAR 到 BEV 转换中的高度处理

🔹 2. 相机到 BEV 转换中的高度处理

🔹 3. 总结：高度信息的保留

1. lidar往camera投影导致的几何信息损失（Geometric lossiness）：