通过利用 2D 标签，我们提出了一种基于神经辐射场（NeRF）的新方法来估计体素占据，结合时间渲染和占据流，进一步推进了体素占据预测，并且在该领域中取得了最先进的性能。

Feb, 2024

探索 3D 场景的占据状态和语义的三维占据预测任务中，通过利用更强大的多模态模型在训练时指导视觉模型，提出了渲染辅助蒸馏的范例 RadOcc，其中利用可微的体积渲染在透视视图中生成深度和语义图，并提出了两个新的一致性标准，即深度一致性损失和语义一致性损失，实验证明该方法在提高各种 3D 占据预测方法方面的有效性。

Dec, 2023

本文提出了一种自监督学习方法 SelfOcc，使用视频序列仅学习 3D 占用情况，通过将图像转换为 3D 空间来得到 3D 场景表示，并利用自监督信号优化这些表示。SelfOcc 在 SemanticKITTI 和 Occ3D 上使用单帧输入相比之前最佳方法 SceneRF 提高 58.7％，并且是首个在 Occ3D 上为周围摄像头产生合理的 3D 占用情况的自监督工作。SelfOcc 在 SemanticKITTI、KITTI-2015 和 nuScenes 上达到了最先进的结果，分别在新颖深度合成、单目深度估计和环视深度估计方面实现了高质量的深度。

Nov, 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

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

在自动驾驶中，通过分析网络效应和延迟，本文提出了一种名为 FastOcc 的新方法，通过用轻量级的 2D BEV 卷积网络代替时间消耗较大的 3D 卷积网络，加快模型的推理速度，同时保持准确性，从而实现了优越的性能。

Mar, 2024

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

本研究提出了一种新的 3D 占据预测任务，旨在从多视图图像中估计对象的详细占据和语义信息，并介绍了 Coarse-to-Fine Occupancy (CTF-Occ) 网络模型，该模型在 3D 占据预测任务中表现出优越的性能。

Apr, 2023

该研究论文提出了一种名为 Co-Occ 的新型多模态 LiDAR - 相机三维语义占据预测框架，通过显式 LiDAR - 相机特征融合和隐式体素渲染正则化，有效地处理了多模态语义占据预测中不同模态数据的异构性、错配性和互作不足问题，从而提高了三维语义占据预测的质量。

Apr, 2024

自动驾驶领域的一项新兴感知任务是基于视觉的 3D 占用状态预测，该论文对其背景、挑战、研究进展和未来展望进行了综述，并提供了与该主题相关的论文、数据集和代码的收集。

May, 2024