应该可能是被隐藏了。一般情况下都是被隐藏住了。酷家乐的,模式位于底部工具栏的“/”即为打开调整画布的按钮，点击切换，我们就可以看到能够调整显示,平面图，顶面图以及,鸟瞰图和漫游图。萨里大学的研究者在自动驾驶领域引入了注意力机制，将,图像转换为鸟瞰图，显著提升了模型识别准确率至,，并因此在ICRA,议上荣获杰出论文奖。研究发现，自动驾驶场景中，从俯视角度观察更容易完成许多任务，尤其是导航，因为它能捕捉到相关的障碍和危险。语义分割的BEV地图作为即时估计生成。

作用不同,模型空间作用是放置设计模型。布局空间作用是对设计的模型进行图纸布局。效果不同,模型空间有画图的效果。布局空间有打印预览的效果。BEVGPT算法集成驾驶场景、决策和运动规划，利用生成式预训练模型以鸟瞰视角输入，做出决策并规划轨迹。该算法采用两阶段训练，先大规模预训练，再通过真实模拟器微调，实现对驾驶场景的精确和决策，同时生成平滑且可行的轨迹。这两种算法分别从不同角度解决自动驾驶中的关键问题，通过提高系统透明度。

不仅如此，高德地图还能将用户上传的图片为相应的色系，让轴测分析图的视觉效果更加出色。而且，无论是城市鸟瞰模型还是定制级的,地图，都能一键生成高清图像，导出的图片分辨率高达,*,素，方便用户进行后期处理，制作出专业级的分析图。对于地图爱好者和专业分析人员来说。该模型仅需鸟瞰图像（BEV）作为输入，基于周围交通场景进行驾驶决策。作者设计了一种优化的运动规划方法，确保轨迹可行且平滑。在LyftLevel,据集上实例化BEVGPT，并用WovenPlanetL,it进行真实驾驶模拟，验证框架有效性和鲁棒性，表现优于以往方法。BEVGPT框架的两阶段训练流程如图所示。预训练阶段。