自動駕駛領域中，什么是BEV？什么是Occupancy？

作者：小檸檬 | 來源：公眾號「3DCV」

BEV是Bird’s Eye View 的縮寫，意為鳥瞰視圖。在自動駕駛領域，BEV 是指從車輛上方俯瞰的場景視圖。BEV 圖像可以提供車輛周圍環(huán)境的完整視圖，包括車輛前方、后方、兩側和頂部。

BEV 圖像可以通過多種方式生成，包括：

使用激光雷達：激光雷達可以直接測量物體在三維空間中的位置，然后將這些數(shù)據(jù)轉換為 BEV 圖像。
使用攝像頭：攝像頭可以通過計算圖像的透視投影來生成 BEV 圖像。
使用混合傳感器：可以使用激光雷達和攝像頭的組合來生成 BEV 圖像，以獲得更精確和完整的視圖。

Occupancy Network 是特斯拉在自動駕駛中使用的一種深度學習方法。它是一種3D語義占用感知方法，可以從多視圖圖像中生成車輛周圍環(huán)境的三維占用網(wǎng)格。

Occupancy Network 的工作原理如下：

首先，Occupancy Network 將來自多視圖圖像的輸入數(shù)據(jù)轉換為一個三維特征空間。
然后，Occupancy Network 使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡來學習這個特征空間中的占用概率。
最后，Occupancy Network 將占用概率轉換為一個三維占用網(wǎng)格。

具體來說，Occupancy Network在自動駕駛系統(tǒng)中主要用于以下任務：

障礙物檢測：Occupancy Network 可以用于檢測車輛周圍的障礙物，例如其他車輛、行人、騎自行車者等。
路徑規(guī)劃：Occupancy Network 可以用于生成車輛的路徑，并避免障礙物。
車輛控制：Occupancy Network 可以用于控制車輛的速度和方向，以確保安全行駛。
在未來，隨著自動駕駛技術的不斷發(fā)展，Occupancy Network 將在自動駕駛系統(tǒng)中發(fā)揮更加重要的作用。

如何學習BEV和Occupancy工程？

第一是扎實的基礎知識

學習 BEV 和 OCC 需要扎實的知識基礎，包括：線性代數(shù)，微積分，概率論，深度學習，計算機視覺，ubuntu操作系統(tǒng)，C++，python，pytorch，矩陣論，閱讀論文和博客得習慣。

第二是數(shù)據(jù)采集和處理能力

BEV和OCC需要大量的數(shù)據(jù)來訓練和驗證算法，因此數(shù)據(jù)采集和處理能力是必不可少的。數(shù)據(jù)采集可以通過激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器來完成，數(shù)據(jù)處理需要對數(shù)據(jù)進行清洗、標注和增強等操作，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。

在數(shù)據(jù)采集和處理方面，需要掌握以下技能：傳感器原理，數(shù)據(jù)采集工作，數(shù)據(jù)集框架制定，數(shù)據(jù)增強等，開源數(shù)據(jù)集的通用性和適用性往往有限，因此我們需要根據(jù)自身工程需求進行定制化開發(fā)。

第三是算法開發(fā)能力

BEV和OCC的算法需要能夠從數(shù)據(jù)中提取有效特征2D和3D特征，解耦特征頭，多種數(shù)據(jù)的特征的融合，時序信息的處理，并進行有效的建模和推理。算法開發(fā)需要扎實的數(shù)學、統(tǒng)計和機器學習基礎，以及一定的編程能力。

第四是模型擴展能力

這其實是最重要的一點，舉一反三，結合現(xiàn)有的資料，參考前沿的方向，提出對自己具有挑戰(zhàn)性的話題，結合車道線，時序信息，三維重建，slam定位等技術提升自己模型的性能。

以上如何同時學習呢？

3D視覺工坊聯(lián)合自動駕駛資深專家推出的《BEV與Occupancy網(wǎng)絡的全景解析與實戰(zhàn)》線上課程。課程內(nèi)容涉及到BEV（鳥瞰圖）和Occupancy網(wǎng)絡模型的訓練與生成，旨在培養(yǎng)學員能夠在現(xiàn)實環(huán)境中不僅僅是應用占據(jù)網(wǎng)絡技術，還包括了解NeRF在Occupancy中的應用，車道線的應用，世界模型的應用等，以及數(shù)據(jù)的起源、融合、生成、標定和模型的優(yōu)化。

課程的核心目標在于助力學員快速掌握Occupancy技術，從而能夠更早地獨立研究相關論文，并找到適合自己的項目實踐路徑。這不僅能顯著提升個人的競爭力，還能深入理解哪些算法最適合實際應用——因為我們相信，只有能夠真正落地的算法，才是優(yōu)秀的算法。

為了實現(xiàn)這一目標，我們精心設計了課程大綱，涵蓋了占據(jù)網(wǎng)絡技術的各個關鍵領域和最新進展，確保學員能夠全面、深入地了解和掌握這一前沿技術。課程大綱如下：

需要什么配置?

硬件配置要求：為了順利進行本課程的學習和實踐，建議配備多顯卡的計算系統(tǒng)，以應對復雜的數(shù)據(jù)處理和模型訓練需求。

對于暫時無法準備此類設備的學員，我們建議租用云端服務器，以獲得必要的計算資源。本課程還建議使用基于Ubuntu操作系統(tǒng)的環(huán)境，以確保軟件兼容性和高效的工作流程。

此外，實際的數(shù)據(jù)采集設備，如相機和激光雷達（Lidar），將大幅增強實踐體驗，讓你更深入地理解數(shù)據(jù)采集和處理的過程。

如果你無法獲取這些設備，不必擔心——我們將提供必要的數(shù)據(jù)集，確保所有學員都能充分參與課程的實踐環(huán)節(jié)，無論你的硬件條件如何。

課程特色

實戰(zhàn)導向：本課程專注于實踐操作，引導你從數(shù)據(jù)采集階段起步，深入探索BEV和Occupancy的實際應用。

全面的學習材料：每個章節(jié)都配備了詳細的講義和代碼實例，確保你能夠全面理解BEV和Occupancy的核心概念和應用技巧。

深度遞進式課程框架：本課程采用創(chuàng)新的深度遞進教學法，它類似于構建一個“知識金字塔”。起初，我們將重點放在數(shù)據(jù)的收集和解析上，確保學生掌握堅實的基礎。

隨后，我們將深入探討B(tài)EV和Occupancy的高級技術和調(diào)整策略，確保學生不僅理解理論，還能靈活應用。

最后，課程將引導學生將視野拓展至宏觀層面，運用所學知識在自動駕駛及其他創(chuàng)新領域進行獨立思考和應用，實現(xiàn)從基礎到高級，再到創(chuàng)新應用的完整知識結構搭建。一起探索BEV和Occupancy的世界，不僅學習理論，更獲得實戰(zhàn)經(jīng)驗，拓寬你在自動駕駛及其他領域的應用視野。

適合誰聽

學術探索者：無論你是致力于計算機視覺和自動駕駛感知領域的本科生、碩士生還是博士生，這門課程將為你的研究提供深刻見解和實用技能。

行業(yè)專業(yè)人士：如果你是從事計算機視覺與自動駕駛2D/3D感知領域的算法工程師，這門課程將幫助你深化專業(yè)技能，掌握行業(yè)最前沿的技術。

前瞻性實踐者：對于那些在量產(chǎn)和預研領域工作，尋求應用于L2至L4級自動駕駛技術的同學們，本課程將是你理想的技術提升平臺。

熱情初學者：即使你只是對計算機視覺有一定了解，但對自動駕駛行業(yè)的最新算法抱有極大熱情，這里也有你的一席之地，一起探索和成長。

不論你的專業(yè)背景或經(jīng)驗水平，一同探索自動駕駛的奇妙世界，深入學習行業(yè)前沿技術，共同邁向未來技術的潮流前端。

學后收獲

占用網(wǎng)絡的深度掌握：通過本課程，你將對占用網(wǎng)絡有一個全面的理解，從理論基礎到編程實踐，深入了解這個領域的發(fā)展歷程、應用場景、優(yōu)化策略，以及未來的發(fā)展趨勢。

實踐與應用的高效轉化：課程內(nèi)容旨在幫助你快速將所學知識應用于科研和實際的量產(chǎn)項目中，大幅節(jié)省時間成本，加速從理論到實踐的轉換過程。

行業(yè)競爭力的顯著提升：完成本課程后，你將在自動駕駛領域擁有明顯的競爭優(yōu)勢。同時，課程也為你提供了與眾多行業(yè)專業(yè)人士和學習伙伴建立聯(lián)系和合作的機會。

快速達到專業(yè)水平：經(jīng)過系統(tǒng)學習，你將在短時間內(nèi)達到相當于2年經(jīng)驗的感知算法工程師水平，成為在占用網(wǎng)絡領域的早期研究者和工程師。

不僅提升你的專業(yè)技能，還將為你在自動駕駛領域的職業(yè)生涯打下堅實的基礎，助你成為行業(yè)內(nèi)的佼佼者。

開課時間

2024年1月20日晚上8點（周六），每周更新一章節(jié)。

課程答疑

本課程答疑主要在本課程對應的鵝圈子中答疑，學員學習過程中，有任何問題，可以隨時在鵝圈子中提問。

作者：小檸檬 | 來源：公眾號「3DCV」