3D 의미론적 점유 예측

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캘리브레이션 없는 공간 변환을 이용한 강력한 3D 의미론적 점유 예측

자율 주행 시스템을 위한 핵심 기술인 3D 의미론적 점유 예측에서 센서 캘리브레이션 정보에 대한 의존성을 제거하여 더욱 강력하고 효율적인 예측 시스템을 구축할 수 있다.

효율적인 3D 의미론적 점유 예측을 위한 선형 복잡도 접근법 OccRWKV

OccRWKV는 의미론, 점유 예측, 특징 융합을 별도의 브랜치로 분리하여 각 도메인에 특화된 학습을 가능하게 하며, Sem-RWKV, Geo-RWKV, BEV-RWKV 블록을 통해 장거리 의존성을 포착하여 예측 정확도를 높입니다. 또한 BEV 공간으로 특징을 투영하여 계산 오버헤드를 줄임으로써 성능 저하 없이 실시간 추론이 가능합니다.

실시간 자율주행 차량을 위한 메모리 효율적인 희소 컨볼루션을 이용한 3D 의미론적 점유 예측

자율주행 차량에서 실시간으로 3D 환경을 이해하고 예측하는 것이 필수적이다. 본 연구는 2D 카메라 이미지와 LiDAR 스캔을 입력으로 하는 희소 컨볼루션 네트워크를 사용하여 효율적으로 3D 의미론적 점유 예측을 수행한다.

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