BEV模型部署全栈教程（3D检测_车道线_Occ）-百度云网盘资源分享
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国内首个面向自动驾驶领域的BEV部署全栈教程，主打BEV空间下的3D检测任务、BEV车道线任务、Occ占用网络三大主流任务部署，同时还会重点关注BEV下的跟踪任务，助力量产。
资源目录：
BEV模型部署全栈教程（3D检测_车道线_Occ）
| ├──10_2_3_2 FastBEV训练实战.mp4 837.66M
| ├──11_2_3_3_0 Fast BEV编译和执行.mp4 212.37M
| ├──12_2_3_3_1 Torch 转ONNX过程.mp4 415.29M
| ├──13_2_3_3_2 Onnx 转Torch模块.mp4 157.18M
| ├──14_2_3_3_3 tensort 调用C++推理.mp4 163.28M
| ├──15_2_3_3_4 后处理部分.mp4 521.61M
| ├──16_2_3_3_5 可视化部分.mp4 186.33M
| ├──17_2_4_1 BEVFusion配置介绍.mp4 525.84M
| ├──18_2_4_2_1 BEVFusion训练实战-part1.mp4 1.00G
| ├──19_2_4_2_2 BEVFusion训练实战-part2.mp4 1.05G
| ├──1_1_0 先导篇：不断进化的模型.mp4 126.98M
| ├──20_2_4_3_0-编译和执行.mp4 294.69M
| ├──21_2_4_3_1 Torch转Onnx.mp4 631.14M
| ├──22_2_4_3_2 Onnx 转TRT模型.mp4 238.88M
| ├──23_2_4_3_3 c++调用tensort模型推理.mp4 464.65M
| ├──24_2_4_3_4 后处理部分.mp4 558.48M
| ├──25_2_4_3_5 可视化.mp4 163.03M
| ├──26_3_1 BEVLane常用算法详解.mp4 511.49M
| ├──27_3_2 BEVLane训练实战.mp4 1.03G
| ├──28_3_3_1 Torch 转ONNX.mp4 378.97M
| ├──29_3_3_2 ONNX 转TRT模型.mp4 93.04M
| ├──2_1_1 BEV感知算法介绍.mp4 122.65M
| ├──30_3_3_3 C++ tensorRT推理.mp4 288.77M
| ├──31_3_3_4 后处理部分.mp4 115.02M
| ├──32_3_3_5_可视化实战.mp4 134.12M
| ├──33_4_1 Occupancy算法详解（上）.mp4 428.52M
| ├──34_4_2 Occupancy算法详解（下）.mp4 289.11M
| ├──35_4_3 Occupancy训练配置说明.mp4 245.59M
| ├──36_4_4 Occupancy训练实战.mp4 978.82M
| ├──37_5_1 BEV算法标注常用方法介绍.mp4 271.33M
| ├──3_1_2 BEV算法常用数据集介绍.mp4 148.47M
| ├──4_1_3 BEV从2D到3D特征转换.mp4 102.92M
| ├──5_1_4 C++和Python开发环境配置.mp4 148.92M
| ├──6_1_5 为什么BEV 算法在自动驾驶中如此重要？.mp4 36.93M
| ├──7_2_1 FastBEV 算法详解.mp4 308.23M
| ├──8_2_2 BEVFusion算法详解.mp4 267.32M
| └──9_2_3_1 FastBEV配置介绍.mp4 293.56M
部分截图：
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