什么？NeRF还能提升BEV泛化性能！首个BEV跨域开源代码并首次完成Sim2Real！

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取>>点击进入→自动驾驶之心【BEV感知】技术交流群论文作者 | 汽车人编辑 | 自动驾驶之心写在前面&笔者的个人总结鸟瞰图(Bird eye's view, BEV)检测是一种通过融合多个环视摄像头来进行检测的方法。目前算法大部分算法都是在相同数据集训练并且评测，这导致了这些算法过拟合于不变的相机内参（相机类型）和外参（相机摆放方式）。本文提出了一种基于隐式渲染的BEV检测框架，能够解决未知域的物体检测问题。该框架通隐式渲染来建立物体3D位置和单个视图的透视位置关系,这可以用来纠正透视偏差。此方法在领域泛化（DG）和无监督领域适应（UDA）方面取得了显著的性能提升。该方法首次尝试了只用虚拟数据集上进行训练在真实场景下进行评测BEV检测,可以打破虚实之间的壁垒完成 ………………………………