BEV+transformer

BEV (Bird's-Eye View) 加上 Transformer 技术在自动驾驶和计算机视觉领域中被广泛应用。BEV（Bird's Eye View, 鸟瞰视角）是一种将周围环境从车辆自身的角度看作二维地图的方式，有助于理解和处理道路、车辆、障碍物等元素的相对位置，这对于自动驾驶车辆的路径规划和决策至关重要。

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初由 Google 提出并在自然语言处理任务中大获成功。它通过计算输入序列中任意两个元素之间的关联，能够捕捉到全局依赖，非常适合处理序列数据，如文本或图像特征。

当 Transformer 结合 BEV 时，它在自动驾驶中的应用场景可能包括：

1. **环境理解**：BEV 图像作为输入，Transformer 可以提取和理解车辆周围的环境特征，如车道线、交通标志、其他车辆的位置等。

2. **目标检测**：使用 Transformer 对 BEV 中的目标进行识别和定位，有助于识别潜在的障碍物或行人。

3. **路径规划**：Transformer 可能用于预测其他车辆的行动并据此规划行驶路线，实现更安全的驾驶行为。

4. **传感器融合**：将来自雷达、激光雷达和摄像头的多源数据转换为 BEV，然后用 Transformer 进行融合，增强环境感知的准确性和鲁棒性。

相关问题--
1. Transformer 在自动驾驶中的具体作用是什么？
2. BEV 与普通图像处理相比有哪些优势？
3. 如何利用 Transformer 解决 BEV 数据中的稀疏性和复杂性问题？