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MambaOcc: Visual State Space Model for BEV-based Occupancy Prediction with Local Adaptive Reordering 代码： https://github.com/Hub-Tian/MambaOcc 论文： https://arxiv.org/abs/2408.11464 MambaOcc 是一种创新的占用预测方法，由美团联合中科院自动化所的研究人员开发，专为自动驾驶系统的高精度环境感知而设计。它基于Mamba框架构建，利用鸟瞰图（BEV）特征来简化三维场景的表示，并通过线性Mamba风格的注意力机制实现高效的长距离感知。 这种方法不仅减轻了传统基于体素的三维密集表示和基于Transformer的二次方注意力机制所带来的高计算成本和参数负担，而且通过引入局部自适应重排序（LAR）机制，有效解决了Mamba对序列顺序敏感的问题，进一步提升了模型对局部依赖性的捕捉能力。 MambaOcc 的核心优势在于其轻量化设计和计算效率。在Occ3D-nuScenes数据集上的广泛实验表明，MambaOcc在准确
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