着眼趋势，挑战3个月成功将BEV感知技术部署到车上

主要观点总结

文章主要介绍了BEV感知在无人驾驶中的主流范式，包括几个常见的问题和困惑，几位大佬的经验分享，以及一门系统讲述BEV感知理论与实践的课程。课程包括实践部分、讲师介绍、课程亮点、课程大纲、适合人群以及学习收获等。

关键观点总结

关键观点1: BEV感知当下是量产无人驾驶的主流范式。

文章首先介绍了BEV感知的重要性和它在无人驾驶领域的应用。

关键观点2: 文章列出了关于BEV感知的常见问题和困惑。

包括BEV空间的维度、如何从环视图像转换到BEV空间、开源的BEV算法如何适配自采数据等。

关键观点3: 文章提到了几位在BEV感知领域有丰富经验的大佬。

这些大佬分享了他们的经验，包括BEV感知的发展脉络、主流算法、系统搭建、数据处理和模型部署等知识技能。

关键观点4: 介绍了一门硬核课程‘BEV感知理论与实践’。

课程包括实践部分、讲师介绍、课程亮点、课程大纲、适合人群以及学习收获等，旨在帮助学员全面掌握BEV感知的知识和技能。

关键观点5: 课程中介绍了BEV感知的算法及其发展脉络。

包括全面梳理BEV感知算法，细致讲解各类代表性算法的代码实现，分享BEV落地的工程实践经验等。

关键观点6: 课程适合自动驾驶视觉感知研发的在校生、企业中人工智能算法设计与工程开发的工程师以及自动驾驶企业中其他方向的研发工程师。

文章最后提到了这门课程适合的人群以及学习收获。

文章预览

BEV感知是当下量产无人驾驶的主流范式，其关注的核心是如何将相机或者激光雷达采集的数据转换到BEV空间。而对于刚接触BEV感知的伙伴，总会有几个问题对他们形成困扰： 1. BEV空间是2D空间还是3D空间？ 2. 环视图像损失了深度信息，如何将其转换到BEV空间中呢？ 3. 开源的BEV算法，自采的数据如何适配？ 4. BEV与占据栅格、无图、端到端的关联是什么？ 5. 如何搭建一个自己的BEV感知 系统， 6. BEV感知系统 部署到车端时，会遇到什么问题，应如何解决 带着这几个问题，有的伙伴读了几十篇论文，比如BEVDet, BEVFusion, BEVFormer, PETR系列等，又配合着知乎文章、博客等一起学习，勉强搞懂了前两个问题，但仍然有大量细节不理解，时间过去了几个月，还没完整跑通BEVDet和BEVFormer的代码，为什么呢？ 究其原因，就是 方法不系统 、资料分散、知识碎片化、学 ………………………………