OccTransformer：改进 BEVFormer 以用于 3D 仅相机空间占用预测

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-28T00:00:00Z

本文介绍了一种内存高效的方法SOccDPT，用于从单目图像中进行3D语义占用预测。通过无结构数据集训练，解决了现有方法在结构化交通数据集训练时的局限性。通过半监督训练流程，减少手动标注的要求，使用伪基准真实标签代替，产生了班加罗尔语义占用数据集。引入分块训练，减少了自动图构建过程中的内存使用。在无结构交通和内存受限的环境中，SOccDPT表现更好，RMSE分数为9.1473，语义分割IoU得分为46.02%，竞争频率为69.47 Hz。