1、 Lift
显示估计图像下采样（16倍）后的特征点深度，将2D图像提升到3D空间，得到图像特征的视锥（点云）。
根据图像和深度均分得到3D视锥索引
下采样16倍，得到特征图大小为 H x W, 每个特征点深度D量化为41。那么得到特征视锥体为H x W x D, 每个特征视锥体对应图像空间（u, v, d）。
源码中为（xs, ys, ds），即将图像和深度均分后得到。最后生成HxWxDx3的视锥体。经过内外参，每个（u, v, d）可转换到bev坐标系（x, y, z）。
2D图像卷积成3D 特征
1、backbone 提取图像特征；
2、一层卷积直接出D+C的维度，D属于深度分布，C是语义特征；
3、分离D维度，对D维深度做 softmax 归一化；
4、将D与C做外积，最终输出的是H×W×D×C；
5 、B×N张图像，对应的输出就是B×N×H×W×D×C
def get_depth_dist(self, x, eps=1e-20):return x.softmax(dim=1)def get_depth_feat(self, x):#主干网络提取特征x = self.get_eff_depth(x)# Depth#输出通道数为D+Cx = self.depthnet(x)#softmax编码，想理解为每个可选深度的权重depth = self.get_depth_dist(x[:, :self.D])#深度值*特征 = 2D特征转变为3D空间（俯视图）内的特征new_x = depth.unsqueeze(1) * x[:, self.D:(self.D + self.C)].unsqueeze(2)return depth, new_x
以上成为CamEncode()。
H×W×D×C 的特征刚好对应 HxWxDx3的视锥体索引。根据索引进行下一步的bev-pooling。
2、Splat
结合内外参，各相机的图像点云特征分配到bev网格，对同一个bev网格对应的多个图像点云特征进行sum-pooling,得到bev 特征图。
如何将H×W×D×C 的特征映射到BEV空间下，需要根据相机内外参将对应的图像空间位置（u，v, d）转换为bev空间位置（x, y, d）。这部分对应为GetGeometry()。
得到 H×W×D 的BEV空间位置索引后即可将 H×W×D 的图像特征映射到对应的BEV网格位置中。
如果有B X N 张图像输入（Batchsize x N 个视角）那么对应BxNxHxWxD 个特征点。这个数据量很庞大，将会是计算瓶颈。
由于图像空间映射到BEV很多点是无效的，直接从H×W×D一一映射将会产生大量无效计算。
1、特征reshape 成 M x C 维度， M = BxNxHxWxD
2、根据内外参，生成BxNxHxWxD个视锥点云BEV空间体素坐标，对每个体素进行位置编码，然后对位置进行argsort(位置排序，输出编码)，这样投影到相同bev体素的位置编码相邻。通过位置编码找到图像特征。
由于N张图像均投影到同一个BEV网格下，经过投影，N 维度去除。
最后得到 B×C×Z×X×Y 的BEV特征。Z 量化为1，相当BEV下拍扁。后面就是在BEV 特征空间下的操作。
3、Shoot
在BEV 特征图上进行结果预测，参考centerPoint 等。
不足之处
1、依赖 depth 的显示估计。通过反向传播优化depth 网络效果较差，可以预训练depth 权重进行优化。
2、外积操作过于耗时。特别是精密预测，HxWxD 很大，不利于轻量化部署。
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