本文提出了 Open Vocabulary Occupancy (OVO) 算法，通过知识蒸馏和像素 - 体素筛选两个关键步骤，可以对任意类别进行语义占据的预测，同时适用于大多数最先进的语义占据预测模型。在 NYUv2 和 SemanticKITTI 数据集上，OVO 与有监督的方法相比具有竞争性的性能。

May, 2023

本文介绍了 3D 实例分割中使用的 Occupancy Size 作为度量标准，以增强性能，并提出了一种基于 Occupancy Size 的 OccuSeg 实例分割方法，其利用多任务学习产生了占用信号和嵌入表示，并使用聚类方案鼓励正确聚类难样本，避免过度分割，是目前在 ScanNetV2、S3DIS 和 SceneNN 等 3 个真实数据集上表现最优秀的方法。

Mar, 2020

通过提出一种新的 3D Occupancy 表示法 (OccNet)，并在 nuScenes 数据集上建立了 OpenOcc，我们方法能够有效地为多个驾驶任务提供有力的支持，并取得了显著的性能收益，例如运动规划可以实现 15％-58％的碰撞率降低。

Jun, 2023

我们描述了一种预测开放词汇的 3D 语义体素占用图的方法，该方法可实现对自由形式语言查询进行 3D 定位、分割和检索。我们设计了一种新的模型架构，包括 2D-3D 编码器、占用预测和 3D 语言头；开发了一种三模态自监督学习算法，利用图像、语言和 LiDAR 点云三种模态来训练所提出的架构；并在几个开放词汇任务上定量展示了所提出模型的优势。

Jan, 2024

本研究的关键词是开放式词汇学习、视觉定位、新概念、语言描述和对象检测。通过引入新颖和具有挑战性的任务，即开放式视觉定位与开放式短语定位，这项研究的目标是在语言描述和新对象的定位之间建立联系。我们提出了一种新的框架来加强对新类别的识别，并增强视觉和语言信息之间的对齐。经过广泛的实验验证，我们的提议框架在开放式视觉定位任务上始终达到了最先进的性能。

Oct, 2023

我们介绍了一种开放词汇的 3D 场景图（OVSG），它是一个形式化的框架，用于将各种实体，如物体实例、代理和区域，与自由文本查询进行关联。与传统的基于语义的物体定位方法不同，我们的系统支持上下文感知的实体定位，允许查询，如 ' 在厨房桌子上拿起一个杯子 ' 或' 导航到一个有人坐在上面的沙发 '。与现有的 3D 场景图研究相比，OVSG 支持自由文本输入和开放词汇查询。通过使用 ScanNet 数据集和自采集数据集进行的一系列比较实验证明，我们提出的方法明显超越了以前基于语义的定位技术的性能。此外，我们突出了 OVSG 在真实世界的机器人导航和操作实验中的实际应用。

Sep, 2023

本技术报告介绍了 UniOCC 解决方案，它采用空间几何约束和体积光线渲染来提高 3D 占用预测性能，从而在 CVPR2023 的 nuScenes Open Dataset Challenge 中获得了 51.27％的 mIoU，在 3D 占用注释成本方面具有很大的潜力。

Jun, 2023

本文提出了一种基于 Caption Grounding and Generation 框架的简单而有效的方法，借助图像标题中的目标名词发现新类别的实例，通过与 Mask Transformer 基线的结合和 caption generation head 的生成来提高实例级别开放词汇分割的性能，并在 COCO 数据集的两个设置下进行了广泛实验，取得了显著的效果。

Jan, 2023

我们提出了 OpenOcc，一种将 3D 场景重建和开放词汇理解与神经辐射场结合的新型框架。通过占位表示法对场景的几何结构进行建模，并通过体素渲染将预训练的开放词汇模型蒸馏为 3D 语言场，以实现零 - shot 推理。此外，我们提出了一种新颖的语义感知置信度传播（SCP）方法，以缓解由于蒸馏特征中不一致测量而引起的语言场表示退化问题。实验证明，我们的方法在 3D 场景理解任务中取得了有竞争力的性能，特别是对于小物体和长尾物体。

Mar, 2024

OccGen 是一种简单但强大的生成感知模型，通过预测和消除随机高斯分布产生的噪音，逐步推断并优化占用图像。

Apr, 2024