本研究提出了一种新方法，通过引入不平衡占用损失和架构，解决大规模城市场景中的占用估计问题，提升NeRF训练的速度和占用信息的准确性与紧凑性。

LeC$^2$O-NeRF：学习城市场景的连续紧凑大型占用网络
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