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OccMamba：基于状态空间模型的语义占用预测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为SOccDPT的内存高效方法，用于从单目图像中进行3D语义占用预测。通过对无结构数据集进行训练，解决了现有方法在结构化交通数据集上的局限性。采用半监督训练流程，减少了手动标注的要求，并使用伪基准真实标签代替。引入分块训练以克服内存限制，并提高了模型在处理无结构交通场景方面的能力。SOccDPT在无结构交通和内存受限的环境中表现更好，具有较低的RMSE分数和较高的语义分割IoU得分。
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关键要点
- 提出了一种名为SOccDPT的内存高效方法，用于从单目图像进行3D语义占用预测。
- 通过对无结构数据集进行训练，解决了现有方法在结构化交通数据集上的局限性。
- 采用半监督训练流程，减少了手动标注的需求，使用伪基准真实标签代替。
- 引入分块训练以克服内存限制，提高了模型处理无结构交通场景的能力。
- SOccDPT在无结构交通和内存受限环境中表现更好，RMSE分数为9.1473，语义分割IoU得分为46.02%。
- SOccDPT以竞争频率69.47 Hz工作，并公开了代码和语义占用数据集。
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