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本文阅读的文章是Scene as Occupancy,介绍了一种将物体表示为3D occupancy的新方法,以描述三维场景,并用于检测、分割和规划。
文章提出了OccNet和OpenOcc两个核心概念。
OccNet 3D占用网络是一种以多视图视觉为中心的方法,通过层级化的体素解码器,可以重建3D感知模型和3D占用,适用于多种下游任务。
OpenOCC是一种3D占用基准,第一个基于nuScenes的高密集、高质量3D占用基准。
论文名称:Scene as Occupancy
论文地址:https://arxiv.org/abs/2306.02851
代码地址:https://github.com/OpenDriveLab/OccNet
本文由深圳季连科技有限公司AIgraphX自动驾驶大模型团队编辑。如有错误,欢迎在评论区指正。
人类驾驶员可以很容易地通过视觉系统描述复杂的交通场景。这种精确感知的能力对于驾驶员的规划至关重要。为此,需要一种几何感知表示,将物理3D场景量化为具有每个单元格语义标签的结构化网格地图,称为3D占用。与bounding box形式相比,occupancy的关键见解是它可以捕获场景中关键障碍物的细粒度细节,从而促进后续任务。先前或
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