视觉感知BEV算法学习路线

学习视觉感知 BEV（Bird’s Eye View）算法涉及多个方面的知识和技能。以下是一个系统化的学习路线图，可以帮助你逐步掌握 BEV 算法。

1. 基础知识学习

1.1 计算机视觉基础

• 图像处理：了解图像的基本操作，如滤波、边缘检测、特征提取。
  • 推荐书籍: 《Digital Image Processing》 by Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods
• 特征提取和描述：学习 SIFT、SURF、ORB 等特征点检测和描述方法。

1.2 深度学习基础

• 神经网络基础：理解神经网络的基本结构和训练过程，特别是卷积神经网络（CNN）。
  • 推荐书籍: 《Deep Learning》 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville
• 模型训练和优化：学习梯度下降、过拟合、正则化等技术。

1.3 计算机视觉的进阶知识

• 物体检测和分类：了解目标检测算法（如 YOLO、SSD、Faster R-CNN）。
• 语义分割：学习语义分割模型（如 U-Net、DeepLab）。

1.4 几何变换与