Argoverse 四维占用预测挑战技术报告
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。我们的 Le3DE2E_Occ 解决方案在 CVPR 2023 自动驾驶(WAD)研讨会的 Argoverse 挑战中呈现了 4D 占用预测。我们的解决方案包括一个强大的基于 LiDAR 的鸟瞰图编码器,具有时间融合和两阶段解码器,结合了 DETR 头部和 UNet 解码器。该解决方案在 Argoverse 2 传感器数据集上进行了测试,以评估未来 3 秒的占用状态。我们的解决方案的 L1...
我们的Le3DE2E_Occ解决方案在CVPR 2023自动驾驶(WAD)研讨会的Argoverse挑战中呈现了4D占用预测。该解决方案在Argoverse 2传感器数据集上测试,L1误差(3.57)比基线低18%,并在CVPR 2023的4D占用预测任务中获得第一名。