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BEV (Bird's Eye View, bird's eye view)

BEV (Bird's Eye View, bird's eye view)

In this article, we will discuss in detail the **BEV (Bird's Eye View, Bird's Eye View)** network and its applications in areas such as autonomous driving, robot navigation, and environmental perception. A BEV network is a technique that converts sensor data into a top view representation and extracts features from it using a deep learning model. With the rapid development in the fields of computer vision and deep learning, BEV networks have shown superior performance in various scenarios. In the following content, we will analyze the basic concepts, main applications and how to learn and practice of BEV network.

1. Basic concepts of BEV network

a. Data preprocessing: Raw sensor data (such as lidar point clouds, camera images, etc.) needs to be preprocessed to remove noise, fill missing values, align coordinate systems, etc.

在使用BEV网络之前，需要对输入数据进行预处理，将原始传感器数据（如激光雷达点云、相机图像等）转换为适用于网络输入的格式。以下是针对不同传感器类型的数据预处理步骤：

激光雷达点云数据：
	a. 去噪：去除点云数据中的噪声点，例如使用统计滤波器、体素滤波器等方法。
	b. 下采样：为减小计算量和内存需求，可以对点云数据进行下采样，例如使用体素栅格滤波器等方法。
	c. 坐标变换：将点云数据从激光雷达坐标系转换到全局坐标系或车辆坐标系。
	d. 生成BEV表示：将三维点云数据投影到二维平面上，生成高度、强度等特征图。可以使用不同的策略，如最大高度、平均高度等。

相机图像数据：
	a. 图像裁剪和缩放：根据需求裁剪感兴趣区域并调整图像尺寸。
	b. 颜色空间转换：将RGB图像转换为其他颜色空间（如HSV、YUV等），以提取更有用的特征信息。
	c. 透视变换：通过相机内参和外参，将相机图像转换为俯视图表示。这通常涉及到校准相机参数和计算投影矩阵。

数据融合（可选）：
	如果需要将不同类型的传感器数据融合（如激光雷达与相机），可以在预处理阶段执行数据对齐、时间同步等操作。

数据标准化：
	为了提高网络训练的稳定性和收敛速度，可以对输入数据进行标准化。这通常包括将数据减去均值并除以标准差，或者将数据缩放到一个固定范围（如0-1）。

数据增强（可选）：
	为了提高模型的泛化能力，可以在训练阶段对数据进行增强，如旋转、平移、缩放、噪声添加等。
	
经过预处理后，数据应该以适当的格式输入到BEV网络中。这可能是一个二维特征图（如激光雷达的BEV表示）或一个多通道图像（如融合的激光雷达与相机数据）。不同的应用场景和任务可能需要不同的预处理操作，因此可以根据需求灵活选择和调整这些步骤。

b. Generate BEV representation: Project the preprocessed data onto a two-dimensional plane to generate a BEV representation. This can be achieved in a variety of ways, such as directly projecting point cloud data onto the ground plane, computing depth maps, etc.

生成俯视图（Bird's Eye View, BEV）表示通常涉及将三维空间中的数据投影到二维平面上。这可以简化场景理解和处理，特别是在自动驾驶和机器人导航等应用中。以下是根据不同传感器类型生成BEV表示的方法：
激光雷达点云数据：
	a. 首先，在三维点云数据中提取所需特征，如点的X、Y、Z坐标、强度等。
	b. 将三维坐标（X, Y, Z）投影到一个二维平面上，通常保留X和Y坐标。这样，每个点云数据点都可以映射到二维平面上的一个像素。
	c. 根据需要选择的特征（如高度、强度等），为每个像素分配一个或多个值。例如，可以将每个像素的值设置为对应点云数据点的最大高度（Z坐标）或平均高度。
	d. 将生成的二维特征图进行必要的缩放和裁剪，以满足网络输入要求。
相机图像数据：
	a. 首先，需要校准相机参数，包括内参（焦距、主点等）和外参（相机与全局坐标系之间的旋转和平移关系）。
	b. 使用透视变换将相机图像转换为BEV表示。透视变换通常涉及计算一个投影矩阵，该矩阵将原始图像中的像素坐标映射到二维平面上的坐标。
	c. 应用投影矩阵到原始图像，生成BEV表示。这可能需要插值操作以填充新生成的图像中的空白像素。

对于融合不同类型传感器数据的情况，可以先分别生成各自的BEV表示，然后将它们叠加或连接在一起。这样，可以在一个统一的二维平面上表示多个传感器的数据。

生成BEV表示后，可以将其输入到卷积神经网络（CNN）或其他深度学习模型中进行特征提取和任务相关处理。这对于自动驾驶和机器人导航等应用非常有用，因为它将复杂的三维场景转换为更容易处理的二维表示。

c. Feature extraction: Feature extraction is performed on the BEV representation using a convolutional neural network (CNN). This can include common operations like convolution, pooling, activation functions, etc.

在BEV网络中，特征提取主要是通过卷积神经网络（CNN）或其他深度学习模型来完成的。这些模型可以从输入的二维BEV表示中提取有用的信息，以执行诸如目标检测、语义分割和路径规划等任务。以下是特征提取过程的一般步骤：

选择合适的网络结构：根据任务需求选择一个适当的卷积神经网络架构。一些常用的网络结构包括VGG、ResNet、U-Net、EfficientNet等。这些网络结构具有多个卷积层、激活函数和池化层，以提取不同尺度和抽象级别的特征。

输入BEV表示：将预处理过的二维BEV表示作为输入数据，输入到神经网络中。这可能是一个单通道图像（如激光雷达高度图）或多通道图像（如融合激光雷达和相机数据的RGBD图像）。

卷积操作：在神经网络的卷积层中，利用卷积核对输入数据进行局部相关操作，以提取局部特征。多个卷积核可以提取不同的特征图，捕获图像中的各种信息。

激活函数：使用激活函数（如ReLU、Leaky ReLU等）对卷积层的输出进行非线性变换。这有助于增加网络的表达能力，并捕捉复杂的特征。

池化操作：使用池化层（如最大池化、平均池化等）对特征图进行下采样，以减少计算量和内存需求。池化操作还可以提高特征的空间不变性，使模型对输入数据的小变化具有鲁棒性。

全连接层和输出层：在网络的最后阶段，可以使用全连接层和输出层将提取的特征用于具体任务。例如，对于目标检测任务，可以使用Faster R-CNN、YOLO等网络结构；对于语义分割任务，可以使用U-Net、Deeplab等网络结构。

通过这些步骤，BEV网络可以从输入的俯视图表示中提取有用的特征，并将其用于执行各种任务。特征提取过程的关键是选择合适的网络结构和参数，以便在保持计算效率的同时获得良好的性能。根据具体应用需求，可以对网络结构和训练策略进行调整和优化。

d. Task-related processing: According to the specific application, perform task-related processing on the extracted features, such as object detection, semantic segmentation, instance segmentation, etc.

在BEV网络中，任务相关处理指的是利用从输入的BEV表示中提取的特征来执行特定任务。这些任务可能包括目标检测、语义分割、实例分割等。以下是针对不同任务的处理方法：

目标检测：
	a. 使用特定于目标检测的网络结构，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
	b. 将提取的特征图输入到目标检测网络中，以预测目标的边界框和类别。
	c. 使用非极大值抑制（NMS）等后处理技术，筛选和优化检测结果。
语义分割：
	a. 使用特定于语义分割的网络结构，如U-Net、DeepLab、SegNet等。
	b. 将提取的特征图输入到语义分割网络中，以预测每个像素的类别标签。
	c. 使用阈值、形态学操作等后处理技术，优化分割结果。
实例分割：
	a. 使用特定于实例分割的网络结构，如Mask R-CNN、YOLACT、SOLO等。
	b. 将提取的特征图输入到实例分割网络中，以预测目标的边界框、类别和像素级掩码。
	c. 使用后处理技术，如NMS、掩码合并等，优化分割结果。
除了上述任务之外，还可以根据具体应用需求进行其他任务相关处理，例如道路提取、自由空间检测等。关键在于选择适当的网络结构和输出层，以满足任务需求。在实际应用中，可以对网络结构和训练策略进行调整和优化，以提高性能和减少计算资源需求。

e. Post-processing: Transform the results of task-related processing into interpretable outputs such as bounding boxes, masks, etc.

在BEV网络中，后处理是在网络输出之后对预测结果进行优化和调整的过程。后处理方法因任务而异，以下是针对一些常见任务的后处理方法：

目标检测：
	a. 非极大值抑制（NMS）：NMS用于消除重叠的检测框，并保留最具代表性的边界框。通过计算IoU（交并比）并设定阈值，可以移除重叠度较高的边界框。
	b. 置信度阈值：为减少误报，可以根据预测的类别置信度设置阈值，仅保留置信度高于阈值的检测结果。
	c. 类别过滤：如果只关注特定类别的目标，可以根据类别标签过滤检测结果。
语义分割：
	a. 阈值处理：对于二值或多类分割问题，可以设置阈值，将预测的概率值转换为类别标签。
	b. 形态学操作：使用膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等形态学操作，可以减少分割结果中的噪声和孔洞，改善结果的视觉效果。
	c. 连通区域处理：可以标记和分析连通区域，移除面积较小的误报区域或合并接近的区域。
实例分割：
	a. NMS：与目标检测类似，可以使用NMS消除重叠的实例边界框。
	b. 掩码合并：将预测的像素级掩码与边界框结合，生成每个实例的精确分割结果。
	c. 置信度阈值和类别过滤：与目标检测类似，可以设置置信度阈值和过滤特定类别的实例。

这些后处理方法可以根据实际应用需求进行调整和组合。在实际部署中，还需要考虑计算资源和实时性需求，可能需要对后处理算法进行优化以提高处理速度。总之，后处理是一个关键步骤，可以显著提高BEV网络预测结果的准确性和可用性。

2. BEV network application

a. Self-driving cars: BEV networks can be used to detect obstacles, plan paths, and predict trajectories of moving objects. This is critical for the perception systems of self-driving cars.

b. UAVs: UAVs need to perceive and plan the environment when performing tasks. The BEV network can help UAVs realize functions such as obstacle detection, path planning and obstacle avoidance.

c. Service robots: Service robots need to navigate in complex environments. BEV networks can improve their perception and planning capabilities, thereby improving work efficiency and safety.

d. Industrial robots: In automated production lines or warehousing and logistics scenarios, industrial robots need to sense the environment in real time. BEV networks can help robots identify obstacles and plan paths.

e. Other intelligent systems: BEV networks can also be applied to other intelligent systems related to environmental perception and navigation, such as security monitoring, augmented reality, virtual reality, etc.

BEV网络，用于机器人导航怎么操作:
在机器人导航中，BEV网络可以用于提取环境特征、识别障碍物、规划安全路径等任务。以下是将BEV网络应用于机器人导航的一般步骤：

数据获取与预处理：从传感器（如激光雷达、相机等）获取环境数据，然后进行预处理，生成二维俯视图表示。预处理可能包括数据筛选、投影、融合等操作。

特征提取：使用卷积神经网络（CNN）或其他深度学习模型对BEV表示进行特征提取。根据导航任务需求，可以选择合适的网络结构和参数。

任务相关处理：根据导航任务需求，对网络输出进行任务相关处理。例如，可以执行目标检测以识别障碍物，或进行语义分割以区分可行驶区域和障碍物。

后处理：对预测结果进行后处理，以优化输出并减少误报。后处理方法可能包括非极大值抑制、阈值处理、形态学操作等。

路径规划：基于处理后的障碍物信息或可行驶区域，使用路径规划算法（如A*、Dijkstra、RRT等）为机器人生成安全路径。此过程可能需要考虑机器人的动力学约束和环境特性。

控制器：根据规划的路径，设计和实现相应的控制器，以指导机器人沿着规划的路径行驶。控制器可以是基于PID、模型预测控制（MPC）或其他方法的。

实时更新与重规划：在机器人行驶过程中，实时更新环境数据并重新执行步骤1-6。这有助于机器人根据动态环境变化进行适应性导航。

将BEV网络应用于机器人导航时，关键在于选择合适的网络结构和训练策略，以实现高效、准确的环境感知和处理。此外，还需要考虑实时性和计算资源需求，可能需要对网络和算法进行优化以满足实际部署需求。

3. Detailed explanation of BEV network application

a. Self-driving cars:
i. Road object detection: BEV networks can detect objects on the road, such as vehicles, pedestrians, bicycles, etc., thereby helping self-driving cars to drive safely.
ii. Lane detection: By analyzing the BEV representation, the location and number of lanes can be determined, which helps the self-driving car maintain the correct driving position.
iii. Obstacle tracking: The BEV network can track detected obstacles and predict their future trajectory, thereby realizing the obstacle avoidance function of autonomous vehicles.

b. UAV:
i. Obstacle detection and obstacle avoidance: When performing flight missions, the UAV can use the BEV network to detect obstacles in real time and plan a safe path to avoid collisions.
ii. Target tracking: UAVs can use the BEV network to identify and track specific targets, such as finding missing persons in search and rescue missions or tracking target objects in filming missions.
iii. Terrain Modeling: By analyzing BEV representations, UAVs can build terrain models for more precise positioning and planning functions.

c. Service robots:
i. Indoor navigation: Service robots can use BEV networks to navigate in indoor environments, find target locations or plan optimal paths.
ii. Human body recognition and interaction: Service robots can use the BEV network to recognize human body posture and behavior, thereby achieving more natural human-computer interaction.
iii. Environmental perception and modeling: Service robots can perceive and model the environment through the BEV network to realize autonomous exploration and learning.

d. Industrial robots:
i. Obstacle detection and avoidance: In the production line or warehouse environment, industrial robots can use the BEV network to detect obstacles and plan safe paths to ensure production efficiency and safety.
ii. Target grasping and handling: By analyzing BEV, industrial robots can recognize the position and posture of target objects, so as to achieve precise grasping and handling operations.
iii. Multi-robot collaborative operation: Industrial robots can use the BEV network to realize multi-robot collaborative operations, improving production efficiency and task execution capabilities.

e. Other intelligent systems:
i. Security monitoring: By analyzing BEV, the security monitoring system can detect abnormal behaviors and potential threats in real time, improving the accuracy and efficiency of monitoring.
ii. Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR): BEV networks can be used to generate real-time environment models to help AR and VR applications achieve a more realistic and immersive experience.
iii. Intelligent transportation: By analyzing the BEV representation on the road, the intelligent transportation system can realize the real-time assessment and prediction of traffic flow, congestion situation and accident risk.

4. Optimize the BEV network

a. Network compression : reduce the size of the model and the amount of computation through techniques such as pruning, quantization, and low-rank decomposition, making the BEV network more suitable for embedded platforms.
b. Model Fusion : Fuse the outputs of multiple models or sensors to improve performance and reduce computation.
c. Real-time optimization : improve the real-time performance of the BEV network through technologies such as parallel processing and hardware acceleration.

Detailed Explanation of Optimizing BEV Network

Detailed Explanation of Optimizing BEV Network

优化BEV网络的目的是提高模型性能、降低计算量、减小模型大小并提高实时性。这在嵌入式平台和资源受限环境中尤为重要。以下是一些关于优化BEV网络的详细方法：

1. 网络压缩
	a. 剪枝：剪枝是一种消除网络中冗余权重的方法。通过识别并移除不重要的神经元或连接，可以减小模型大小和计算量。有多种剪枝方法，如权重剪枝、结构化剪枝等。
	b. 量化：量化是一种降低网络参数精度的方法。通过使用较低位宽的数据表示形式，例如16位或8位整数，可以减小模型大小和计算量，同时保持可接受的性能损失。
	c. 低秩分解：低秩分解是一种利用低秩矩阵近似原始矩阵的方法。通过对网络权重矩阵进行低秩分解，可以减小模型大小和计算量。
2. 模型融合与蒸馏
	a. 蒸馏：知识蒸馏是一种训练小型模型（学生模型）以模仿大型模型（教师模型）输出的技术。通过蒸馏，可以在保持较高性能的同时减小模型大小和计算量。
	b. 多模型融合：将多个模型或传感器的输出融合，以提高性能和减少计算量。这可以通过加权平均、投票机制或其他集成学习方法实现。
3. 实时性优化
	a. 并行化处理：通过将计算任务分布到多个处理器或计算设备上，可以提高BEV网络的计算速度。这可以在GPU、FPGA等硬件平台上实现。
	b. 硬件加速：利用专用硬件加速器，如NVIDIA TensorRT或Intel OpenVINO，可以显著提高BEV网络的计算速度，从而提高实时性。
	c. 网络结构优化：优化网络结构，例如使用轻量级卷积层（如Depthwise Separable Convolution）或其他高效网络结构（如MobileNet、EfficientNet等），可以减少计算量并提高实时性。
4. 数据和计算优化
	a. 数据增强：通过对训练数据进行扩充和变换，可以提高模型泛化能力和性能。这包括旋转、缩放、裁剪等操作。
	b. 模型微调：在预训练模型的基础上进行微调，可以利用现有的特征提取能力，减少训练时间并提高模型性能。可以在特定任务或领域的数据集上进行微调。
	c. 损失函数优化：选择合适的损失函数可以提高模型收敛速度和性能。例如，使用Focal Loss可以解决正负样本不平衡问题，提高目标检测任务的性能。
	d. 学习率调整：合理调整学习率策略（如学习率衰减、学习率热重启等）可以加速模型收敛，并有助于找到更优的解。
5. 评估指标优化
	a. 多尺度评估：使用多个尺度评估模型性能可以帮助找到最佳模型。例如，使用不同的Intersection over Union（IoU）阈值或者Precision-Recall曲线下的平均精度（AP）来评估目标检测任务。
	b. 在线学习和自适应调整：通过在线学习和自适应调整，可以使BEV网络根据实时数据动态调整参数，以适应不断变化的环境和任务需求。
通过结合以上方法，可以对BEV网络进行优化，使其适应不同的应用场景和性能需求。这些优化策略可以根据具体任务和硬件平台进行选择和调整，以获得最佳的性能和实时性。

How to optimize the BEV network to reduce the amount of calculation, and use it in the robot navigation of the embedded platform


为了将BEV网络应用于嵌入式平台的机器人导航，需要对网络进行优化以减小计算量和内存需求。以下是一些优化策略：

网络结构优化：选择轻量级的网络结构，如MobileNet、ShuffleNet或EfficientNet等，这些网络专为低计算能力的设备设计。可以通过剪枝、量化或知识蒸馏等技术进一步减少网络规模。
输入分辨率调整：降低输入BEV表示的分辨率可以显著减少计算量。但需要权衡分辨率降低与导航性能之间的关系。
网络压缩：利用网络压缩技术，如权重共享、量化或二值化等，可以显著减少模型大小和计算量。这些方法可能会对性能产生一定影响，需要进行适当调整。
硬件加速：针对嵌入式平台，可以使用专用的硬件加速器，如GPU、TPU或FPGA等，以提高计算性能。此外，可以使用深度学习框架的嵌入式版本（如TensorFlow Lite、ONNX Runtime等）进行部署。
模型融合：将不同任务的网络模型融合为一个多任务学习网络，这样可以共享部分特征提取层，减少计算量。
操作优化：对卷积操作进行优化，如使用分组卷积、深度可分离卷积等，可以减少计算复杂度。
网络输入选择：只使用关键信息作为网络输入，例如仅使用激光雷达数据而不使用相机数据，以减少计算需求。
使用异步处理和并行计算：在嵌入式平台上，可以利用多核处理器或硬件加速器的并行计算能力，同时执行多个任务，提高计算效率。
动态调整：根据导航任务的实时需求，动态调整网络结构、参数或计算精度，以平衡性能和计算资源需求。
这些优化策略可以根据具体应用需求和嵌入式平台性能进行调整和组合。在实际部署中，需要充分测试和验证优化后的网络性能，以确保在降低计算量的同时，保持良好的导航性能。

5. Learning and practicing BEV network

Learn the basics:
a. Learn the basic concepts of deep learning and convolutional neural network (CNN), including activation function, loss function, backpropagation, etc.
b. Learn the basic concepts of computer vision, such as image processing, feature extraction, object detection, semantic segmentation, etc.
c. Understand the principles of sensors such as lidar and cameras, and how to acquire and process the data of these sensors.
Learning BEV representations:
a. Learn how to generate BEV representations from sensor data. This may include operations such as data preprocessing, projection, fusion, etc.
b. Study different types of BEV representations, such as point clouds, raster maps, depth maps, etc.
Learn BEV network applications:
a. Learn how to use deep learning models for feature extraction and task-related processing of BEV representations.
b. Read related papers to understand different BEV network applications, such as object detection, semantic segmentation, instance segmentation, etc.
Practice projects:
a. Participate in online courses, programming practice and competitions to practice the process of building a BEV network.
b. Obtain data from public datasets (such as KITTI, Waymo, etc.), train and evaluate the BEV network.
c. Try to apply BEV network in practical projects, such as robot navigation, automatic driving, etc.
In-depth research:
a. Read cutting-edge papers to understand the latest progress and challenges in the field of BEV networks.
b. Explore optimization methods for specific tasks or application scenarios, such as network compression, model fusion, etc.
Participate in the community:
a. Participate in relevant conferences, seminars and forums to exchange academic achievements and practical experience with peers.
b. Share your projects and codes on GitHub, forums and other platforms to contribute to the community.

Through these steps, you can gradually master the relevant knowledge and skills of the BEV network. During the learning process, don't forget to actively practice and participate in community activities, which will help you better understand and apply the BEV network.

以下是一些建议的入门教程和学习资源，帮助你开始学习BEV网络：

入门教程：
	a. 了解计算机视觉和深度学习基础知识，可以从Coursera的Deep Learning Specialization或者CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition开始。
	b. 学习激光雷达和点云数据处理，可以参考The Point Cloud Library (PCL)教程。
	c. 学习BEV表示的生成和应用，可以参考论文Fast and Furious: Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net以及其官方实现GitHub - Code。
学习Demo：
	a. 一个基于Python和PyTorch的3D目标检测示例项目，可以参考Complex-YOLO。https://github.com/ghimiredhikura/Complex-YOLO
	b. 一个基于TensorFlow的3D目标检测和BEV表示生成的示例项目，可以参考PIXOR。https://github.com/ankita-kalra/PIXOR
	c. 一个基于Python和TensorFlow的BEV表示生成和处理的示例项目，可以参考BEVGenerator。
数据集：
	a. KITTI Vision Benchmark Suite：一个广泛使用的自动驾驶数据集，包含激光雷达数据、图像数据和标注信息。
	b. Waymo Open Dataset：一个大型自动驾驶数据集，包含高分辨率激光雷达和摄像头数据。
	c. nuScenes：一个多模态自动驾驶数据集，包含激光雷达、摄像头和雷达数据。

通过这些资源，你可以学习BEV网络的基本概念，并实践相关项目。在学习过程中，请确保充分了解计算机视觉和深度学习的基础知识，这将帮助你更好地理解和应用BEV网络。

6. Which products use the BEV network

BEV networks are used in a variety of products related to autonomous driving, robot navigation, and environmental perception. Below are some product categories and examples using the BEV network:

a. Self-driving cars: Many self-driving car companies (such as Waymo, Cruise, NVIDIA, Aptiv, etc.) use BEV networks in their perception systems to detect obstacles, plan paths, and predict trajectories of moving objects.

b. UAVs: UAVs need to perceive and plan the environment when performing tasks. The BEV network can help UAVs realize functions such as obstacle detection, path planning and obstacle avoidance. For example, drone products produced by companies such as DJI, Parrot, Skydio, etc. may use BEV networks.

c. Service robots: Service robots need to navigate in complex environments, and BEV networks can improve their perception and planning capabilities. For example, cleaning robots (such as iRobot Roomba, Roborock, etc.), delivery robots (such as Starship, Nuro, etc.), and medical robots (such as TUG, Diligent, etc.) may all use the BEV network.

d. Industrial robots: In automated production lines or warehousing and logistics scenarios, industrial robots (such as KUKA, FANUC, ABB, etc.) need to sense the environment in real time. The BEV network can help robots identify obstacles and plan paths, improving work efficiency and safety.

Other intelligent systems: BEV networks can also be applied to other intelligent systems related to environmental perception and navigation, such as security monitoring, augmented reality, virtual reality, etc.

It is important to note that while these products may use BEV networks, they may also use other types of networks and technologies to achieve similar functions. The specific situation needs to consult the technical documents and related materials of each product.

7. Conclusion

BEV network is a powerful environment perception and navigation technology. By converting sensor data into top view representation and using deep learning model for feature extraction, efficient obstacle detection, path planning and trajectory prediction of moving objects can be achieved. In areas such as self-driving cars, drones, service robots, and industrial robots, BEV networks have shown superior performance. To master the BEV network, you need to learn basic concepts such as computer vision, deep learning, and sensor principles, and at the same time continuously improve your ability through practical projects and participation in community activities. With the continuous development of technology, the application scenarios and performance of BEV network in the future will be more extensive and excellent.

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