MonoOcc: 单目语义占据预测深入研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种名为 MonoOcc 的方法，通过在框架的浅层引入辅助语义损失作为监督和利用图像条件下的交叉注意力模块来改进单目占据预测框架，并利用较低的硬件成本将时间信息和更丰富的知识从更大的图像主干传输到单目语义占据预测框架，从而取得了基于相机的 SemanticKITTI 场景完成基准测试中的最佳性能。
MonoScene提出了一种3D语义场景完成（SSC）框架，通过单个单眼RGB图像推断出场景的密集几何和语义。该框架引入了3D上下文关系先验以实现空间-语义一致性，并解决了2D到3D的场景重建问题。实验结果显示，该框架在所有指标和数据集上均优于先前的研究，并能够虚构出超出镜头视野的逼真场景。
