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ReliOcc: Achieving Reliable Semantic Occupancy Prediction through Uncertainty Learning
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内容提要
本文探讨了低成本传感器在语义占用预测中的可靠性问题。提出的ReliOcc方法通过结合混合不确定性和采样噪声，提高了摄像头基础占用网络的可靠性。在多项实验中，ReliOcc在保持准确性的同时增强了模型的可靠性，尤其在传感器故障和领域外噪声下表现出色。
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关键要点
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本文探讨低成本传感器在语义占用预测中的可靠性问题。
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提出ReliOcc方法，通过混合不确定性和采样噪声提高摄像头基础占用网络的可靠性。
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ReliOcc在多项实验中保持准确性的同时增强了模型的可靠性。
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该方法在传感器故障和领域外噪声下表现出色。
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