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BEV感知理论与实践
第14任务： 【视频】CaDNN算法
查看课程
任务列表
第1任务： BEV课程直播交流
第2任务： 【课件】开课仪式
第2任务： 【课件】L1 感知模型的演变
第3任务： 章节内容介绍
第4任务： 【视频】L2与L2+的感知系统
第5任务： 【视频】Telsa如何解决L2+感知需求
第6任务： Project 1 Vision Transformer
第6任务： 【实践】Project 1 Vision Transformer
第6任务： 【实践讲解】Project1
第7任务： 【课件】L2 View Transformation
第8任务： 【视频】为什么BEV是更合适的特征空间
第9任务： 【思路分享】Project 3 LSS特征空间转换实践
第9任务： 【视频】IPM与LSS特征空间转换方法
第9任务： 【实践】Project 2 IPM空间转换实践
第9任务： 【实践】Project 3 LSS特征空间转换
第9任务： Project 2 IPM空间转换实践作业问题汇总
第10任务： 【视频】Transformer特征空间转换方法
第10任务： 【实践】Project 4 Transformer特征空间转换
第10任务： 【实践】Project 4 Transformer特征空间转换
第10任务： 【思路分享】Project 4 Transformer特征空间转换
第11任务： 【课件】self-attention与Cross-attention
第11任务： 【视频】详细讲解Transformer中的Attention
第11任务： 【视频】视觉Transformer中的self-attention与Cross-attention
第12任务： 【视频】本章小结
第13任务： L3 BEV Perception model.pdf
第13任务： 【视频】L3 sec1 内容引入
第13任务： 【资料】BEV实践环境配置.pdf
第14任务： 【视频】CaDNN算法
第15任务： 【视频】BEVDet系列算法：BEVDet原理与细节实现
第15任务： 【视频】BEVDet系列算法：BEVDet4D基本思想
第16任务： 【视频】M^2BEV：第一个支持多任务的算法
第17任务： 【视频】BEVFusion：图像与激光雷达融合的多传感器融合算法
第18任务： 【视频】面向工程设计的FastBEV
第19任务： 【视频】LSS系列方法小结
第20任务： 【视频】Transformer-based方法的引入
第21任务： 【视频】基于稠密Query的BEV表示：BEVFormer
第21任务： 【视频】（补充）BEVFormer的实现细节
第22任务： 【视频】基于稀疏Query的BEV表示：PETR系列
第23任务： 【视频】基于稀疏Query的BEV表示：FUTR3D
第24任务： 【视频】BEV动静态元素检测任务模型总结
第25任务： 【课件】BEV模型实现讲解与实践 Part I
第26任务： 【视频】BEV工程实现：数据流、框架流、模型流与张量流
第27任务： 【视频】数据“流”：标注数据-数据转换-数据训练
第27任务： 【视频】数据“流”：标注数据
第27任务： 【视频】数据“流”：数据转换
第27任务： 【视频】数据“流”：数据集的准备与读取
第28任务： 【视频】框架“流”：训练pipeline
第28任务： 【视频】框架“流”：configs文件
第28任务： 【视频】框架“流”：模型的Registry&Hook
第28任务： 【视频】框架“流”小结
第29任务： 【课件】模型流与张量流.pdf
第29任务： 【视频】模型“流”&张量“流”：算法设计-模型封装实现-模型推理张量
第29任务： 【视频】模型“流”&张量“流”：image-view encoder
第29任务： 【视频】LSS-view transform
第29任务： 【视频】BEV空间特征及任务head
第30任务： 【课件】基于征程芯片的BEV算法部署：BEVDet为例
第30任务： 【资料】BEVDet环境配置与实践
第31任务： 【视频】OpenExplorer开发包介绍
第32任务： 【视频】搭建浮点模型
第33任务： 【视频】模型量化
第34任务： 【视频】模型编译与上板
第35任务： 【课件】BEVFormer模型实现讲解与实践.pdf
第36任务： 【视频】内容概览
第36任务： 【视频】TemporalSelfAttention（下）
第37任务： 【视频】Transformer-based 3D-to-2D 基本思路
第38任务： 【视频】BEVFormer的数据流
第39任务： 【视频】BEVFormer的模型封装实现
第40任务： 【视频】BEVFormerEncoder：TemporalSelfAttention（上）
第40任务： 【视频】BEVFormerEncoder：TemporalSelfAttention（下）
第40任务： 【视频】SpatialCrossAttention
第41任务： 【视频】DetectionTransformerDecoder
第42任务： 【实践】Final Project 图像与点云BEV空间特征融合
第42任务： 【实践】图像与点云BEV空间特征融合
第43任务： 【课件】从BEV到Occupancy
第44任务： 【视频】任务定义
第45任务： 【视频】MonoScene
第46任务： 【视频】VoxFormer
第47任务： 【视频】TPVFormer
第48任务： 【视频】OpenOccupancy
第49任务： 【视频】SurroundOcc
第50任务： 【视频】Occ3D
第51任务： 【视频】总结
第52任务： 【课件】BEV for Mapless
第53任务： 【视频】高精度地图介绍
第54任务： 【视频】HDMapNet感知局部矢量地图
第55任务： 【视频】STSU：贝塞尔曲线表达矢量地图
第56任务： 【视频】VectorMapNet：用Polyline与点集构建矢量地图
第57任务： 【视频】MapTR：更接近量产落地的方案
第58任务： 【视频】Mapless方法总结
第59任务： 【课件】从BEV到End to End
第59任务： 【视频】从BEV到End-to-End
第60任务： 【视频】从BEV到E2E：FIERY
第61任务： 【视频】从BEV到E2E：MUTR3D
第62任务： 【视频】从BEV到E2E：UniAD
第63任务： 【视频】从BEV到E2E小结
第64任务： 【视频】训练好的模型转ONNX
第64任务： 【视频】ONNX转TensorRT模型
第65任务： 【课件】自动驾驶中的4D Label概述
第66任务： 【视频】4D Label背景介绍
第67任务： 【视频】4DLabel在自动驾驶中的作用
第68任务： 【视频】自动驾驶中的数据问题
