实时三维占据预测与几何 - 语义分离
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。在自动驾驶中,我们提出了一种地理语义双分支网络和地理语义解耦学习策略,用于高效准确地预测空间占用度,通过在 BEV 和体素空间提取特征并进行特征融合,我们的方法在 Occ3D-nuScenes 基准上取得了 39.4 mIoU 和 20.0 FPS 的性能,比 CVPR2023 3D Occupancy Prediction Challenge 的冠军更快 3 倍,mIoU 更高 1.9。
研究人员提出了一种地理语义双分支网络和解耦学习策略,用于预测空间占用度。该方法在Occ3D-nuScenes基准上取得了39.4 mIoU和20.0 FPS的性能,比CVPR2023 3D Occupancy Prediction Challenge的冠军更快3倍,mIoU更高1.9。