任务场景
多模态融合和多传感器融合
BEV：鸟瞰图
这个特征空间与每个视角都相关
早期是用后融合，目前比较流行的是特征级融合
自身运动补偿：如果按照像素点进行特征对齐，需要指定偏移量 x y两个方向
特征空间是自己定义的，常见的是200x200，根据自己的硬件成本去考虑，每个网格点是一个特征向量，
同一个特征空间同时做多个下游任务，每一个相机视图又有多个特征，
分辨率太高，导致计算成本过高，难以训练
BEVFormer
时间和空间上都要做对齐，
DeformableAttention是目前的主流
输入
输入是一个序列
batch_size = 16
queue=3 t-2 t-1 t 不仅要考虑当前时刻，还要考虑前两个时刻,t-2 t-1
cam=6 6个摄像头
C=RGB 3
H W 高 宽
只用6个视角的摄像头
Backbone 是什么都可以 最好要速度快
实际用自注意力机制做的，时间注意力和空间注意力
可变形注意力机制
当前的点作为query，只跟周围的4个点作为key，去计算相似度分数。基于当前点的偏移量
这4个点的贡献不相同，
空间注意力机制
映射到特征图，不一定是准确的那个点，得到的平面是一个高度的，一个点对应4个query，每个query对应一个不同的高度。
先做时间注意力，后做空间注意力
BEVForm++
把1x1的卷积核换成3x3的，感受野更大，可以考虑周边的情况，让偏移量的预测更准确
先做时间，如果不做时间注意力，后面就不准确，可以把前面的query作为初始化。
windows跑不了，必须是Linux环境，显存至少12G以上，
