利用 2D 标签训练多视图 3D 占有模型，降低对昂贵的 3D 占有注释的依赖，并在实际应用中取得与使用 3D 标签全面监督的模型相当的性能。

Sep, 2023

我们提出了一种自我监督的多摄像机占用预测 OccNeRF 方法，用于三维占用预测任务和语义占用预测任务。

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

我们提出了一种使用自监督从 LiDAR 数据学习连续的 4D（时空）占据场的无监督世界模型，该模型可以轻松有效地迁移到下游任务，并在点云预测和 BEV 语义占据预测方面取得了最先进的性能，特别是在标注数据稀缺时。此外，在与先前的时空几何占据预测的最新技术进行比较时，我们的 4D 世界模型对于与自动驾驶相关的类别的对象的召回率要高得多。

Jun, 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

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

自动驾驶车辆的感知和未来预测需要用一个神经网络隐式地表示一定时间内的占用情况和流动性，以及通过使用有效的全局注意机制来克服先前显式占用预测方法的有限接受域的问题。

Aug, 2023

本文提出使用几何占据图替代以视角为中心的预测模型作为自主驾驶场景中的内部表示，通过不同 iable raycasting 预测车辆周围环境的运动，有效减少与物体的碰撞

Oct, 2022

本文提出了 GEOcc，一种适用于仅使用视觉的全景视图感知的几何增强占用网络，它通过将环视图图像转换为密集的三维网格内的集成几何和语义表示来实现对三维占用的感知，解决了目前模型面临的两个主要挑战：在二维至三维视图变换阶段准确建模深度，以及由于稀疏的 LiDAR 监督引起的泛化问题的缺乏。

May, 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