BEVFormer 是一篇今年中稿 ECCV 2022 的论文，其中提出了一种纯视觉（camera）感知任务的算法模型，用于实现3D目标检测和地图分割任务。该算法通过提取环视相机（Bird’s Eye View Camera）采集到的图像特征，并通过模型学习的方式将这些特征转换到BEV空间（Bird’s Eye View），从而实现对目标的检测和分割，并且在实验证明其具有优越的性能。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.17270.pdf

BEVFormer的主要流程：

1. Backbone + Neck（ResNet-101-DCN + FPN）：BEVFormer使用了ResNet-101作为主干网络，并结合了DCN（Deformable Convolutional Networks）和FPN（Feature Pyramid Network）来提取环视图像的多尺度特征。ResNet-101-DCN用于提取高级语义特征，FPN用于融合不同分辨率的特征图。

2. Encoder模块：BEVFormer引入了Encoder模块，用于将环视图像特征转换为BEV特征。Encoder模块包括两个子模块：Temporal Self-Attention模块和Spatial Cross-Attention模块。Temporal Self-Attention模块用于捕捉时间序列上的运动信息，Spatial Cross-Attention模块用于学习不同视角的特征之间的关系。

3. Decoder模块：BEVFormer的Decoder模块类似于Deformable DETR（Detection Transformer）模块，用于完成3D目标检测的分类和定位任务。Decoder模块接受BEV特征作为输入，对各个位置上的物体进行分类和位置回归。

4. 正负样本的定义：BEVFormer采用了Transformer中常用的匈牙利匹配算法来定义正负样本。通过匈牙利匹配，将BEV中的ground truth与预测框进行匹配，得到每个预测框的分类标签和位置目标。

5. 损失的计算：BEVFormer的损失函数由两部分组成。分类损失使用Focal Loss计算，位置回归损失使用L1 Loss计算。两部分损失被加权求和，得到总体损失。

6. 反向传播和参数更新：根据总体损失，通过反向传播算法更新网络模型参数，使其逐渐优化。

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