3D占据网络的个人学习总结！占用网络未来走向如何？

深入了解自动驾驶领域的技术革新，让我们聚焦于2022年CVPR上特斯拉发布的新算法——Occupancy Networks。这一创新扩展了3D目标检测，从单一的3D框描述向体素级的物体表达转变，以更精确地捕捉物体细节，类似于3D空间的语义分割。数据标注在自动驾驶中成本高昂，大模型的引入引领学术界关注，但对于实际应用，中小企业的落地时间局羡可能需要半年以上。对于网络上的总结性文章，作者强调了原创思考的重要性，而非单纯的知识搬运或翻译。数据生成技术SurroundOcc(2023)：通过多帧融合和Poisson重建，生成密集体素标签，利用NN算法进行语义标注。OpenOccupancy(2023)：采用伪标签替代未知数据，但未详细量化前裤液期工作。OVO(2023)：通过知识蒸馏将2D信息转换为3D，结合3D特征转换，提升语义占有率预测。OccBEV(2023)：基于多视图图像，预测三维几何占用，支持场景重建。Occ3D(2023)：通过标签生成流程，提供详细占据状态和语义信息，包括点云聚合和可见性判断。Scene as Occupancy: 采用几何感知表示，通过线性插值和时间注意力机制生成占据数据。4D Occupancy Forecasting: 预测未来点云数据，拓展到四维空间，考虑时间维度。模型对比与评估对比不同模型的复杂度、能力与训练规模，MonoScene等论文的IoU和mIoU指标各异，胡腊物展示了不同的技术路线。总结与未来趋势基于网格的感知方法在自动驾驶中展示了其优势，如对遮挡的鲁棒性，但计算复杂度较高。多传感器融合成为关键，从LiDAR到相机、雷达的融合策略不断优化，如Transformer-based融合和V2V通信下的协同感知。3D Occupancy Prediction领域，LiDAR和相机技术结合，如TPVFormer和基于NeRF的隐式神经渲染，提供了更精确的场景重建和运动预测。