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自主驾驶的三维占据世界模型学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了SelfOcc自监督学习方法，通过视频序列学习3D占用情况并优化表示。SelfOcc在多个数据集上相比之前的方法提高了58.7％的性能，并且是首个在Occ3D上为周围摄像头产生合理的3D占用情况的自监督工作。在SemanticKITTI、KITTI-2015和nuScenes上，SelfOcc在深度合成和深度估计方面取得了高质量的结果。
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关键要点
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提出了一种自监督学习方法 SelfOcc，使用视频序列学习 3D 占用情况。
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SelfOcc 通过将图像转换为 3D 空间来优化场景表示。
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在 SemanticKITTI 和 Occ3D 上，SelfOcc 相比之前最佳方法 SceneRF 提高了 58.7％ 的性能。
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SelfOcc 是首个在 Occ3D 上为周围摄像头产生合理的 3D 占用情况的自监督工作。
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在 SemanticKITTI、KITTI-2015 和 nuScenes 上，SelfOcc 在深度合成和深度估计方面取得了高质量的结果。
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