提出了 SparseOcc，一种受稀疏点云处理启发的高效占据网络，利用了无损稀疏潜在表示的三个关键创新。通过空间分解的 3D 稀疏卷积核执行潜在补全的 3D 稀疏扩散器；通过特征金字塔和稀疏插值从其他尺度获取信息；将 Transformer 头改造为稀疏变种。SparseOcc 在 FLOP 上实现了惊人的 74.9% 减少，同时在精确度上有所提高。

Apr, 2024

本文介绍了一种名为 PanoOcc 的方法，它是一个基于相机的 3D 全景分割方法，它使用体素查询来聚合来自多帧和多视角图像的时空信息，并将特征学习和场景表示集成到一种全面的占用表示中，用于摄像机 3D 场景理解的统一占用表示，从而实现了更好的摄像机语义分割和全景分割结果，并且该方法可以很容易地扩展到密集的占用预测。

Jun, 2023

通过在三维体素场景中进行全景分割的研究，我们提出了一种实例感知的占据网格模型 PanoSSC，可以有效地提取单个对象，将几何重建、三维语义分割和三维实例分割统一到 PanoSSC 框架中，并提出了用于评估全景体素的新指标。在 SemanticKITTI 语义场景完成基准测试中，我们的方法取得了有竞争力的结果。

Jun, 2024

自动驾驶车辆中，实时理解自身车辆周围的三维环境至关重要。本文介绍一种从前视二维相机图像和 LiDAR 扫描中提取特征并使用稀疏卷积网络（Minkowski Engine）进行三维语义占用预测的方法，以解决实时应用中的高计算需求和稀疏场景完整性的问题。

Mar, 2024

Panoptic-FlashOcc 是一个简单而强大的 2D 特征框架，通过在单个网络中学习语义占用和类感知实例聚类，以实时实现全景占用，提高速度和准确性。

Jun, 2024

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

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

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

提出了一种名为 MonoOcc 的方法，通过在框架的浅层引入辅助语义损失作为监督和利用图像条件下的交叉注意力模块来改进单目占据预测框架，并利用较低的硬件成本将时间信息和更丰富的知识从更大的图像主干传输到单目语义占据预测框架，从而取得了基于相机的 SemanticKITTI 场景完成基准测试中的最佳性能。

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