BEV主流下，2D目标检测于自动驾驶感知的意义

自动驾驶领域里，BEV和Occupancy分别指的是什么？
BEV是Bird's Eye View的缩写，即鸟瞰视图。在自动驾驶方面，BEV表示从车辆上方俯瞰的场景视图。BEV图像能呈现车辆周边环境的完整视图，像车辆的前、后、两侧以及顶部都包含在内。
BEV图像有多种生成方式，例如：

特斯拉在自动驾驶里运用了一种深度学习方法——Occupancy Network。这是一种3D语义占用感知法，能从多视图图像生成车辆周边环境的三维占用网格。
Occupancy Network的工作原理是这样的。

具体而言，Occupancy Network在自动驾驶系统里主要承担以下任务：
未来，自动驾驶技术持续发展，Occupancy Network在自动驾驶系统里会起到更重要的作用。
BEV和Occupancy工程该怎么学习？
首先要有扎实的基础知识。
学习BEV和OCC必须要有扎实的知识根基，像线性代数、微积分、概率论、深度学习、计算机视觉等知识是必不可少的，还要掌握ubuntu操作系统、C++、python、pytorch、矩阵论，并且要有阅读论文和博客的习惯。
其次为数据采集与处理能力。
BEV与OCC的算法训练和验证都离不开大量数据，所以数据采集与处理能力不可或缺。数据采集可借助激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器实现，而数据处理则要对数据清洗、标注和增强等，以保证数据质量与可用性。
在数据采集与处理上，得掌握传感器原理、数据采集、数据集框架制定、数据增强等技能。开源数据集通用性和适用性多有限，所以要依据自身工程需求进行定制开发。
其三为算法开发能力。
BEV与OCC算法要能从数据里提取2D和3D的有效特征，解耦特征头，融合多种数据特征，处理时序信息，且开展有效建模与推理。算法开发要有扎实的数学、统计、机器学习基础，还得具备一定编程能力。
其四为模型的扩展能力。
这是最为关键的一点，要举一反三，参考前沿方向并结合现有资料，提出有挑战性的话题。借助车道线、时序信息、三维重建、slam定位等技术提升模型性能。