本文提出了一种自监督学习方法SelfOcc，通过视频序列学习3D占用情况并优化表示。SelfOcc在深度合成和深度估计方面在多个数据集上取得了最先进的结果。

本文介绍了SelfOcc自监督学习方法，通过视频序列学习3D占用情况并优化表示。SelfOcc在多个数据集上相比之前的方法提高了58.7％的性能，并且是首个在Occ3D上为周围摄像头产生合理的3D占用情况的自监督工作。在SemanticKITTI、KITTI-2015和nuScenes上，SelfOcc在深度合成和深度估计方面取得了高质量的结果。