国内首个BEV感知全栈系列学习教程资源介绍:
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在众多的自动驾驶方案中，基于BEV感知的算法以其模态融合简易、优化方式简单，无疑成为当前自动驾驶技术风向标之一.BEV感知相当于给自动驾驶开启了“上帝视角”，能够让车辆无遮挡的“看清”道路上的实况信息，在BEV视角下统一完成感知和预测任务。
资源目录:
国内首个BEV感知全栈系列学习教程 ┗━━01.视频 ┣━━1.1 BEV感知算法的概念.abc [35.5M] ┣━━1.2 BEV感知算法数据形式.abc [252.4M] ┣━━1.3 BEV开源数据集介绍.abc [275.1M] ┣━━1.4 BEV感知方法分类.abc [57.9M] ┣━━1.5 BEV感知算法的优劣.abc [30M] ┣━━1.6 BEV感知算法的应用介绍.abc [95.9M] ┣━━1.7 课程框架介绍与配置.abc [15.5M] ┣━━2.1 从2D到3D转换模块.abc [480.8K] ┣━━2.2 从3D到2D转换模块.abc [59.8M] ┣━━2.3 BEV感知中的Transformer.abc [88.7M] ┣━━3.1-3.3 融合BEV感知算法介绍.abc [84.5M] ┣━━3.4 BEV-SAN.abc [116.9M] ┣━━3.5 BEVFusion.abc [121.4M] ┣━━3.6 LV融合算法：BEVFusion 实战.abc [288.7M] ┣━━4.1-4.3 环视BEV感知算法介绍.abc [64.9M] ┣━━4.10 BEVDistill.abc [112.9M] ┣━━4.11 纯视觉感知算法：BEVFormer 实战.abc [980.5M] ┣━━4.4 DETR3D.abc [103.3M] ┣━━4.5 BEVFormer.abc [127M] ┣━━4.5 BEVFormer2.abc [143.2M] ┣━━4.6 BEVDet.abc [97.9M] ┣━━4.6 BEVDet2.abc [93M] ┣━━4.7 BEVDet4D.abc [85.3M] ┣━━4.8 PETR.abc [95.4M] ┣━━4.9 BEVDepth.abc [92.5M] ┗━━5.2 大作业：模块化的BEV算法设计.abc [251.7M] ┗━━课件.zip ┗━━BEVFusion注释版代码
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