bevfusion lss模块
时间: 2025-03-05 11:41:27 浏览: 23
### BevFusion中的LSS模块
#### LSS模块的功能概述
Lift-Splat-Shoot(LSS)是一种用于多模态传感器融合的技术,尤其适用于自动驾驶场景下的LiDAR和Camera数据融合。该方法能够有效地将图像特征提升至鸟瞰图视角(Bird's Eye View, BEV),并将其与点云数据进行高效融合[^2]。
#### 工作原理
在BevFusion架构内,LSS主要承担着从二维图像空间向三维BEV坐标系转换的任务。具体而言:
- ** Lift阶段**: 将来自摄像头的2D语义信息映射到3D世界坐标系下;
- ** Splat阶段**: 把上述变换后的特征投影回BEV平面,并累积形成稠密表示;
- ** Shoot阶段**: 利用生成的BEV特征来指导后续检测任务或其他感知作业[^3]。
此过程不仅实现了跨模态间的信息交互,同时也为下游任务提供了更加丰富的上下文支持。
#### 代码实现要点
以下是简化版的Python伪代码片段展示如何构建一个基本的LSS层:
```python
import torch.nn as nn
class LSSTransformer(nn.Module):
def __init__(self, img_size=(800, 448), feature_dim=64, cam_num=6):
super().__init__()
self.img_proj = nn.Conv2d(in_channels=img_feature_channel,
out_channels=feature_dim * cam_num,
kernel_size=1)
# Define other necessary layers here...
def forward(self, imgs_features, lidar_bev_feat=None):
b, n, c, h, w = imgs_features.shape
# Project image features to the same space with LiDAR data.
proj_img_feats = self.img_proj(imgs_features.reshape(b*n,c,h,w))
# Reshape back and perform splatting operation...
bev_representation = ...
if lidar_bev_feat is not None:
fused_bev = torch.cat([bev_representation, lidar_bev_feat], dim=-1)
final_output = ConvFuser(fused_bev)
else:
final_output = bev_representation
return final_output
```
这段代码展示了如何定义一个简单的`LSSTransformer`类,它接收多个摄像机视图作为输入,并通过一系列卷积操作完成lift-splat-shoot流程。如果存在激光雷达提供的先验知识,则可以进一步执行特征级联与融合。
阅读全文
相关推荐

















