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BEV与Occupancy联合训练实战

共计 30 章节
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01
课程导入
BEV与Occupancy联合训练的… · 目标 · 应用场景（自动驾驶
课程导入BEV
02
基础知识
BEV（鸟瞰图）表示原理 · 坐标系变换 · 相机内外参
基础知识BEV
03
Occupancy网络基础
3D占用网格的定义 · 体素化 · 语义标签
Occupancy网络基础
04
主流数据集与评测指标
nuScenes · Waymo · SemanticKITTI等
主流数据集评测指标
05
BEV特征提取方法
基于LSS（Lift-Splat-S… · 基于Transformer的BEVF…
BEV特征提取方法
06
Occupancy网络架构
从BEV到3D占用预测的典型网络结构… · VoxFormer · FB-Occ）
Occupancy网络架构
07
联合训练动机
为什么需要联合训练BEV与Occup… · 共享特征 · 多任务学习
联合训练动机BEV
08
数据预处理与标注
多相机图像校正 · 点云投影 · 体素标签生成
数据预处理标注
09
模型设计
联合训练的网络主干选择（ResNet · Swin Transformer） · BEV编码器
模型设计ResNet
10
损失函数设计
BEV分割损失（交叉熵 · Dice） · Occupancy损失（CE
损失函数设计BEV
11
训练策略
两阶段训练（先BEV后Occupan… · 端到端联合训练 · 课程学习
训练策略BEV
12
优化技巧
梯度累积 · 混合精度训练 · 分布式训练
优化技巧梯度累积
13
实战环境搭建
PyTorch · MMDetection3D · mmsegmentation
实战环境搭建PyTorch
14
实战项目一
基于LSS的BEV分割实现——从数据…
实战项目一LSS
15
实战项目二
基于BEVFormer的BEV感知实…
实战项目二BEVFormer
16
实战项目三
Occupancy网络基础实现——体…
实战项目三Occupancy
17
实战项目四
BEV与Occupancy联合训练—…
实战项目四BEV
18
实战项目五
在nuScenes上训练联合模型——… · 配置 · 训练与可视化
实战项目五nuScenes
19
模型评估与调优
定量指标计算 · 定性可视化（BEV图 · 3D占用）
模型评估调优
20
常见问题与解决
显存不足 · 训练不收敛 · 类别不平衡
常见问题解决
21
部署与推理优化
模型量化 · TensorRT加速 · ONNX导出
部署推理优化
22
前沿进展
BEV+Occupancy的最新… · Occ3D） · 大模型与预训练
前沿进展BEV+Occupanc…
23
多任务联合学习扩展
BEV+Occupancy+轨迹预测 · 规划 · 跟踪的联合训练
多任务联合学习扩…BEV+Occupanc…
24
无监督与自监督方法
利用时序一致性 · 多视角一致性进行自监督预训练
无监督自监督方法
25
跨域泛化
不同天气 · 光照 · 传感器配置下的鲁棒性提升方法
跨域泛化不同天气
26
实战项目六
自定义数据集——从数据采集 · 标注到训练自己的BEV+Occupa…
实战项目六自定义数据集
27
性能调优实战
使用Profiler定位瓶颈 · 优化数据加载 · 提升训练吞吐量
性能调优实战Profiler
28
综合实战
构建一个完整的自动驾驶感知系统 · 集成BEV与Occupancy联合模…
综合实战构建一个完整的自…
29
课程总结
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结核心知识点回顾
30
结业项目
独立完成一个BEV与Occupanc… · 从方案设计 · 实现到报告答辩
结业项目BEV