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作者 | AI驾驶员 编辑 | 智驾实验室 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我-> 领取近15个自动驾驶方向路线 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 ，自动驾驶课程学习与技术交流群事宜，也欢迎添加小助理微信AIDriver004做进一步咨询 点云对获取三维数据至关重要，但常常受到诸如分辨率和遮挡等限制，从而导致不完整。传统方法通常依赖基于点的策略和判别框架进行点云补充。在本文中，作者提出了 Diffusion-Occ ，这是一个新颖的Diffusion点云补充框架。Diffusion-Occ采用两阶段的从粗糙到细粒度的方法。 在第一阶段，CoxNet（Coarse Density Voxel Prediction Network，粗糙密度 Voxel 预测网络）处理部分点并预测粗糙密度 Voxel ，通过 Voxel 分类优化全球特征提取，而不是使用基于回归的方法。 第二阶段，作
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