通过将历史线索整合到当前 BEV 地图中，TempCoBEV 能够在协作感知中改进 BEV 地图分割的质量和可靠性。在 OPV2V 数据集上进行的广泛实验表明，TempCoBEV 在预测当前和未来的 BEV 地图分割方面比非时态模型表现更好，特别是在涉及通信故障的情景中，其整合历史线索到当前 BEV 地图的能力使预测结果在最佳通信条件下提高 2%，在通信故障下提高 19%。

Jan, 2024

本文提出一种新的空时融合 BEV 表征方法，可支持长距离融合，具有时变自适应权重，有效避免传统方法中的信息丢失和充分利用功能，同时实现地图分割任务的最优性能。

Jul, 2022

本文提出了新的 BEVFormer 框架，该框架学习使用时空变形器的统一 BEV 表示，以支持多个自主驾驶感知任务。在 nuScenes 测试集中，该方法达到了 56.9％的最新技术水平，且在低能见度条件下显着提高了速度估计和对象召回的准确性。

Mar, 2022

本文提出了 CoBEVT，这是一个通用的多代理多摄像头感知框架，能够协同生成 BEV 地图预测。在 V2V 感知数据集 OPV2V 上的广泛实验表明，CoBEVT 实现了合作 BEV 语义分割的最先进性能。此外，CoBEVT 还可应用于其他任务，包括单代理多摄像头的 BEV 分割和多代理 LiDAR 系统的 3D 对象检测，实现了实时推理速度和最先进的性能。

Jul, 2022

提出了一种新的 Object-Centric query-BEV 检测器 OCBEV 方法，它可以更有效地针对动态场景中移动目标的时间和空间线索。经过在挑战性的 nuScenes 数据集进行广泛实验评估后，该方法取得了最先进的结果，比传统的 BEVFormer 提高了 1.5 个 NDS 点，并具有更快的收敛速度和更少的训练迭代次数来达到相似的性能。

Jun, 2023

动态 BEV（Bird's Eye View）是一种新的查询方法，利用动态查询和动态场景下的聚类以及注意力机制，有效地从局部和远距离特征中聚合信息，实现对复杂场景的迭代适应，进而提高三维物体检测的效率和性能，从而在查询式 BEV 物体检测领域取得了划时代的突破。

Oct, 2023

本文提出了一种基于多视角摄像机图像的端到端视觉语义定位神经网络 BEV-Locator，并通过大规模 nuScenes 和 Qcraft 数据集的实验结果证明该方法能够有效地关联来自多视角图像和全局语义地图的跨模态信息，可以在多种场景下估计车辆姿态，实验结果表明其横向、长向平移和航向角度的平均绝对误差分别为 0.052m，0.135m 和 0.251 度。

Nov, 2022

本文提出了一种基于编码解码器的自主行驶多摄像头车辆语义分割模型 LaRa，使用跨注意力机制将多个传感器的信息聚合成一组紧凑、丰富的潜在表示，进而在 BEV 空间中再次重投影，证明该模型在 nuScenes 上优于之前使用 Transformer 的最佳表现。

Jun, 2022

本文提出了一种新颖的半监督框架，用于通过利用未标记的图像在训练过程中提高视觉鸟瞰（BEV）语义分割的性能，包括使用一致性损失约束模型在语义预测和 BEV 特征上，以及一种名为联合旋转的新颖且有效的数据增强方法，在保持前视图像与 BEV 语义分割之间的几何关系的同时扩充数据集。对 nuScenes 和 Argoverse 数据集进行的大量实验证明了我们的半监督框架可以有效提高预测准确性。据我们所知，这是第一项利用未标记数据改进视觉 BEV 语义分割性能的工作，代码将公开提供。

Aug, 2023

本文介绍了 BEVSegFormer，一种有效的基于转换器的方法，用于从任意摄像机装置进行 BEV 语义分割。

Mar, 2022