Occ最大数据集OpenScene:数据下载与训练

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1、引言： 理解包括背景物质和前景物体在内的 3D 周围环境对于自动驾驶非常重要。在传统的 3D 物体检测任务中，前景物体用 3D 边界框表示。然而，物体的几何形状很复杂，无法用简单的 3D 框表示，并且缺乏对背景物质的感知。此任务的目标是预测场景的 3D 占用情况。 1.1 occupancy介绍 ： 占用率是场景的一般表示，可以促进自动驾驶全栈中的感知和规划。3D 占用率是场景的几何感知表示。与 3D 边界框和 BEV 分割的公式相比，3D 占用率可以捕捉驾驶场景中关键障碍物的细粒度细节。 1.2 OpenScene介绍： OpenScene 数据集是用于自动驾驶领域端到端规划、视觉预训练和占用预测的大型数据集。 OpenScene 是大型 nuPlan 数据集的紧凑重新分布，仅保留 2Hz 的相关注释和传感器数据。这将数据集大小减少了 10 倍以上。我们涵盖了超过 120 小时的广泛时间跨度，并提 ………………………………