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OccTransformer：改进 BEVFormer 以用于 3D 仅相机空间占用预测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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提出了一种内存高效的方法SOccDPT，用于从单目图像进行3D语义占用预测。
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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的局限性。
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采用半监督训练流程，减少手动标注需求，使用伪基准真实标签，生成班加罗尔语义占用数据集。
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引入分块训练，减少自动图构建过程中的内存使用。
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在无结构交通和内存受限环境中，SOccDPT表现优异，RMSE分数为9.1473，语义分割IoU得分为46.02%，竞争频率为69.47 Hz。
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公开了代码和语义占用数据集。
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