自动驾驶领域中，什么是BEV？什么是Occupancy？
BEV是Bird's Eye View 的缩写，意为鸟瞰视图。在自动驾驶领域，BEV 是指从车辆上方俯瞰的场景视图。BEV 图像可以提供车辆周围环境的完整视图，包括车辆前方、后方、两侧和顶部。
BEV 图像可以通过多种方式生成，包括：
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使用激光雷达
：激光雷达可以直接测量物体在三维空间中的位置，然后将这些数据转换为 BEV 图像。
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使用摄像头
：摄像头可以通过计算图像的透视投影来生成 BEV 图像。
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使用混合传感器
：可以使用激光雷达和摄像头的组合来生成 BEV 图像，以获得更精确和完整的视图。
Occupancy Network 是特斯拉在自动驾驶中使用的一种深度学习方法。它是一种3D语义占用感知方法，可以从多视图图像中生成车辆周围环境的三维占用网格。
Occupancy Network 的工作原理如下：
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首先，Occupancy Network 将来自多视图图像的输入数据转换为一个三维特征空间。
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然后，Occupancy Network 使用深度神经网络来学习这个特征空间中的占用概率。
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最后，Occupancy Network 将占用概率转换为一个三维占用网格。
具体来说，Occupancy Network在自动驾驶系统中主要用于以下任务：
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障碍物检测
：Occupancy Network 可以用于检测车辆周围的障碍物，例如其他车辆、行人、骑自行车者等。
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路径规划
：Occupancy Network 可以用于生成车辆的路径，并避免障碍物。
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车辆控制
：Occupancy Network 可以用于控制车辆的速度和方向，以确保安全行驶。
在未来，随着自动驾驶技术的不断发展，Occupancy Network 将在自动驾驶系统中发挥更加重要的作用。
如何学习BEV和Occupancy工程？
第一是扎实的基础知识
学习 BEV 和 OCC 需要扎实的知识基础，包括：线性代数，微积分，概率论，深度学习，计算机视觉，ubuntu操作系统，C++，python，pytorch，矩阵论，阅读论文和博客得习惯。
第二是数据采集和处理能力
BEV和OCC需要大量的数据来训练和验证算法，因此数据采集和处理能力是必不可少的。数据采集可以通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器来完成，数据处理需要对数据进行清洗、标注和增强等操作，以确保数据的质量和可用性。
在数据采集和处理方面，需要掌握以下技能：传感器原理，数据采集工作，数据集框架制定，数据增强等，开源数据集的通用性和适用性往往有限，因此我们需要根据自身工程需求进行定制化开发。
第三是算法开发能力
BEV和OCC的算法需要能够从数据中提取有效特征2D和3D特征，解耦特征头，多种数据的特征的融合，时序信息的处理，并进行有效的建模和推理。算法开发需要扎实的数学、统计和机器学习基础，以及一定的编程能力。
第四是模型扩展能力
这其实是最重要的一点，举一反三，结合现有的资料，参考前沿的方向，提出对自己具有挑战性的话题，结合车道线，时序信息，三维重建，slam定位等技术提升自己模型的性能。
以上如何同时学习呢？
3D视觉工坊联合自动驾驶资深专家推出的《BEV与Occupancy网络的全景解析与实战》线上课程。课程内容涉及到BEV（鸟瞰图）和Occupancy网络模型的训练与生成，旨在培养学员能够在现实环境中
不仅仅是应用占据网络技术，还包括了解NeRF在Occupancy中的应用，车道线的应用，世界模型的应用等，以及数据的起源、融合、生成、标定和模型的优化
。
课程的核心目标在于助力学员快速掌握Occupancy技术，从而能够更早地独立研究相关论文，并找到适合自己的项目实践路径。这不仅能显著提升个人的竞争力，还能深入理解哪些算法最适合实际应用——因为我们相信，只有能够真正落地的算法，才是优秀的算法。
为了实现这一目标，我们精心设计了课程大纲，涵盖了
占据网络技术的各个关键领域和最新进展
，确保学员能够全面、深入地了解和掌握这一前沿技术。课程大纲如下：
需要什么配置?
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硬件配置要求：为了顺利进行本课程的学习和实践，建议配备多显卡的计算系统，以应对复杂的数据处理和模型训练需求。
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对于暂时无法准备此类设备的学员，我们建议租用云端服务器，以获得必要的计算资源。本课程还建议使用基于Ubuntu操作系统的环境，以确保软件兼容性和高效的工作流程。
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此外，实际的数据采集设备，如相机和激光雷达（Lidar），将大幅增强实践体验，让你更深入地理解数据采集和处理的过程。
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如果你无法获取这些设备，不必担心——
我们将提供必要的数据集
，确保所有学员都能充分参与课程的实践环节，无论你的硬件条件如何。
课程特色
实战导向
：本课程专注于实践操作，引导你从数据采集阶段起步，深入探索BEV和Occupancy的实际应用。
全面的学习材料
：每个章节都配备了详细的讲义和代码实例，确保你能够全面理解BEV和Occupancy的核心概念和应用技巧。
深度递进式课程框架
：本课程采用创新的深度递进教学法，它类似于构建一个“知识金字塔”。起初，我们将重点放在数据的收集和解析上，确保学生掌握坚实的基础。
随后，我们将深入探讨BEV和Occupancy的高级技术和调整策略，确保学生不仅理解理论，还能灵活应用。
最后，课程将引导学生将视野拓展至宏观层面，运用所学知识在自动驾驶及其他创新领域进行独立思考和应用，实现从基础到高级，再到创新应用的完整知识结构搭建。一起探索BEV和Occupancy的世界，不仅学习理论，更获得实战经验，拓宽你在自动驾驶及其他领域的应用视野。
适合谁听
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学术探索者
：无论你是致力于计算机视觉和自动驾驶感知领域的本科生、硕士生还是博士生，这门课程将为你的研究提供深刻见解和实用技能。
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行业专业人士
：如果你是从事计算机视觉与自动驾驶2D/3D感知领域的算法工程师，这门课程将帮助你深化专业技能，掌握行业最前沿的技术。
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前瞻性实践者
：对于那些在量产和预研领域工作，寻求应用于L2至L4级自动驾驶技术的同学们，本课程将是你理想的技术提升平台。
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热情初学者
：即使你只是对计算机视觉有一定了解，但对自动驾驶行业的最新算法抱有极大热情，这里也有你的一席之地，一起探索和成长。
