本文主要是介绍Lift, Splat, Shoot图像BEV安装与模型代码详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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1 前言
计算机视觉算法通常使用图像是作为输入并输出预测的结果，但是对结果所在的坐标系却并不关心，例如图像分类、图像分割、图像检测等任务中，输出的结果均在原始的图像坐标系中。因此这种范式不能很好的与自动驾驶契合。
在自动驾驶中，多个相机传感器的数据一起作为输入，这样每帧图像均在自己的坐标系中；但是感知算法最终需要在车辆自身坐标系（ego coordinate）中输出最终的预测结果；并提供给下游的规划任务。
当前也有很多简单、使用的方法用于扩展单帧图像到多视角图像的方法。简单实用的有来自所有相机的每一帧图像均进行目标检测
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