Mar, 2024

FastOcc: 通过融合二维俯视图和透视视图加速三维占据预测

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 基于前后向视点变换的三维占据预测

    本文简述了在 3D 占用预测挑战中获胜的解决方案，该方案基于 FB-BEV，并在其基础上进一步研究了针对 3D 占用预测任务的新设计和优化。最终结果表明，该方案在 nuScenes 数据集上获得了最先进的 mIoU 得分，排名挑战榜的第一位。

    Jul, 2023

  • 场景作为占用

    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

  • SparseOcc（稀疏隐含表示）：重新考虑基于视觉的语义占用预测

    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

  • Occ3D：面向自动驾驶的大规模三维占据预测基准

    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

  • SelfOcc: 自监督视觉 3D 占据预测

    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

  • EFFOcc: 融合效率的三维占据网络的最小基线

    提出了一种高效的三维占据网络 (EFFOcc)，通过使用简单的 2D 算子和两阶段主动学习策略，最小化网络复杂性和标注要求，实现了业界领先的准确性，并支持改进的视觉占据预测。

    Jun, 2024

  • 自主驾驶中基于视觉的三维占用预测：综述与展望

    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

  • OccFormer: 双路径 Transformer 用于基于视觉的 3D 语义占用预测

    本文介绍了 OccFormer，一种双路径 Transformer 网络，有效地处理了用于自主驾驶的 3D 立体体素特征，并在 SemanticKITTI 数据集上对语义完整性和 nuScenes 数据集上的 LiDAR 语义分割方面优于现有方法。

    Apr, 2023

  • PointOcc：基于点的三透视图用于点云三维语义占据预测

    自动驾驶中的语义分割已由稀疏点分割演变为密集体素分割，我们提出了圆柱三视角视图和 PointOcc 模型来代表点云并高效处理，实验结果表明 PointOcc 在速度方面比其他方法更快且性能更好。

    Aug, 2023

  • 完全稀疏的三维全景占据预测

    稀疏三维表示的实例感知的全稀疏全景占用网络 (SparseOcc) 通过稀疏的实例查询和基于掩模引导的稀疏采样，以及在先前 8 帧的时间建模的融合，实现了自主驾驶的占用预测，同时在 Occ3D-nus 数据集上达到了 26.0 的平均交并比 (mIoU)，并保持着 25.4 FPS 的实时推理速度。

    Dec, 2023