Vollständig spärliche 3D-Belegungsvorhersage
SparseOcc, das erste vollständig spärliche Netzwerk für die 3D-Belegungsvorhersage, rekonstruiert eine spärliche 3D-Darstellung aus Kamerabildern und verwendet dann spärliche Abfragen, um die semantische/instanzbasierte Belegung vorherzusagen, ohne auf zeitaufwendige dichte Funktionen oder globale Aufmerksamkeit zurückgreifen zu müssen.
Einheitliche raumzeitliche Tri-Perspektiven-Darstellung zur Vorhersage der 3D-semantischen Belegung
Das vorgeschlagene S2TPVFormer-Modell nutzt einen neuartigen Mechanismus für die zeitliche Aufmerksamkeit, um eine zeitlich kohärente und detaillierte 3D-Szenenwahrnehmung zu erreichen.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten ohne LiDAR-Daten: OccNeRF für selbstüberwachte 3D-Belegungsvorhersage
OccNeRF ermöglicht die Vorhersage von 3D-Belegungsfeldern ohne Verwendung von LiDAR-Daten, indem es parameterisierte Koordinaten und zeitliche photometrische Konsistenz nutzt, um die Geometrie und Semantik der Umgebung zu rekonstruieren.
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