lss

BEV学习---LSS-1：论文原理及代码串讲目前在自动驾驶领域，比较火的一类研究方向是基于采集到的环视图像信息，去构建BEV视角下的特征完成自动驾驶感知的相关任务。所以如何准确的完成从相机视角向BEV视角下的转变就变得由为重要。目前感觉比较主流的方法可以大体分为两种：

【MLP-BEV(4)】BEVDepth论文和代码分析，第一个对深度质量如何影响整个LSS BEV系统进行彻底分析的论文，显式深度监督继lift-splat-shoot之后，旷视科技的BEVDepth 最近在低算力平台部署看到供应商有很多的落地了。基于 View-transformation 主流算法方法包括 LSS（Lift，Splat 和 Shoot）和 Transfomer 等：