BEV transformer 训练模型

BEV Transformer是一种在视觉检测领域中被广泛使用的模型。它将视觉图片转换到BEV（鸟瞰图）坐标系下，并使用连续帧编码的方式来获取更丰富的特征信息。这种组合模型相对较大，需要更多的数据进行训练，并且对AI芯片的推理部署也有更高的要求。\[1\]

关于BEV Transformer的训练模型，有一项研究提出了一种名为BEVFormer的方法，通过从多摄像头图像中学习鸟瞰图表示，并利用时空Transformer来提取特征。这项研究的论文标题是《BEVFormer: Learning Bird's-Eye-View Representation from Multi-Camera Images via Spatiotemporal Transformers》。\[2\]

此外，为了弥补BEV Transformer在远处感知能力较弱的问题，可以采用一些方法。例如，可以使用前视单目摄像头结合卷积神经网络（CNN）来获取远处的感知信息，并将其与BEV Transformer的结果进行融合。另外，还可以采用前视叠加4D雷达的方案，同时提供近处冗余和远处障碍物感知能力，以弥补BEV Transformer的不足之处。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [BEV+Transformer的发展趋势](https://blog.csdn.net/weixin_41691854/article/details/129921659)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [大白话用Transformer做BEV 3D目标检测](https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/125175953)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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