Robust and Efficient 3D Semantic Occupancy Prediction Using Calibration-Free Spatial Transformation for Autonomous Driving
This research proposes a novel method called REO (Robust and Efficient Occupancy) for 3D semantic occupancy prediction in autonomous driving, eliminating the need for sensor calibration during inference and achieving state-of-the-art performance with improved efficiency.
ALOcc: 적응형 리프팅 기반 3D 의미론적 점유 및 비용 볼륨 기반 흐름 예측
ALOcc는 2D-to-3D 변환을 개선하고 의미론적 정렬을 강화하며 효율적인 흐름 예측을 위한 새로운 아키텍처를 통해 3D 의미론적 점유 및 흐름 예측 작업에서 최첨단 성능을 달성하는 딥러닝 프레임워크입니다.
3D占有率予測のための最適化された特徴融合を学習するOccLoff：スパース融合エンコーダと転移可能な学習ベース手法を用いた高精度化
3Dセマンティック占有率予測のための新しいフレームワークであるOccLoffは、スパース融合エンコーダと転移可能な学習ベース手法を用いることで、従来手法よりも高精度かつ効率的にLiDARとカメラのデータを融合し、複雑な環境における認識能力を向上させる。
오프로드 3D 의미론적 점유 예측을 위한 벤치마크: WildOcc 소개 및 OFFOcc 프레임워크 제안
본 논문에서는 오프로드 환경에서 자율 주행을 위한 핵심 기술인 3D 의미론적 점유 예측을 위한 새로운 벤치마크 데이터셋 WildOcc를 제안하고, 이를 이용한 OFFOcc 프레임워크를 소개합니다. WildOcc는 정확하고 밀도 높은 점유 주석을 제공하며, OFFOcc는 카메라와 LiDAR 데이터를 효과적으로 활용하여 오프로드 환경에서 뛰어난 성능을 달성합니다.
オフロード環境における3Dセマンティック占有予測のためのベンチマーク：WildOccの紹介と評価
オフロード環境における自動運転技術の進歩のため、初の3Dセマンティック占有予測ベンチマーク「WildOcc」を提案し、高精度なアノテーション生成パイプラインと、マルチモーダル融合とクロスモーダル蒸留を用いた新規フレームワーク「OFFOcc」を紹介する。
WildOcc: A Benchmark Dataset and Framework for 3D Semantic Occupancy Prediction in Off-Road Environments
This paper introduces WildOcc, the first benchmark dataset for 3D semantic occupancy prediction in off-road environments, and proposes OFFOcc, a novel framework that effectively leverages multi-modal sensor data and cross-modality distillation for accurate off-road scene reconstruction.
불확실성을 고려한 카메라 기반 3D 의미론적 점유 예측: 알파-OCC
자율주행 자동차의 안전하고 정확한 3D 환경 인지를 위해서는 깊이 추정 모델의 불확실성을 고려한 카메라 기반 3D 의미론적 점유 예측 (OCC) 방법이 필수적이다.
Uncertainty-Aware Camera-Based 3D Semantic Occupancy Prediction for Autonomous Vehicles
This paper introduces α-OCC, a novel framework for improving the accuracy and reliability of camera-based 3D semantic occupancy prediction by incorporating uncertainty quantification and propagation techniques.
Efficient Projection Matrix-Based Approach for 3D Occupancy Prediction from Multi-View Images
A novel projection matrix-based approach is proposed to efficiently construct local 3D feature volumes and global Bird's Eye View (BEV) features for 3D semantic occupancy prediction, eliminating the need for depth estimation or transformer-based querying.
Real-time 3D Semantic Occupancy Prediction for Autonomous Vehicles Using Sparse Convolution
Efficient real-time 3D semantic occupancy prediction for autonomous vehicles using sparse convolution.
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