将每一帧的bev矢量图拼接起来
复现一个纯视觉方案,走通数据标定、3D目标检测、BEV视角坐标对齐、3D语义场景补全补全完整流程。基于BEVFormer,结合BEVDepth,完成占据栅格的预测。
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基础:基于 bevformer_base 完成占据栅格的预测,给出可视化结果;
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进阶:基于 bevformer_small 完成占据栅格的预测,并在英伟达 Drive Orin 上通过TensorRT部署,CUDA加速;
将每一帧的bev矢量图拼接起来
复现一个纯视觉方案,走通数据标定、3D目标检测、BEV视角坐标对齐、3D语义场景补全补全完整流程。基于BEVFormer,结合BEVDepth,完成占据栅格的预测。
基础:基于 bevformer_base 完成占据栅格的预测,给出可视化结果;
进阶:基于 bevformer_small 完成占据栅格的预测,并在英伟达 Drive Orin 上通过TensorRT部署,CUDA加速;