迈向3D场景大一统｜PanoOcc：基于相机的3D全景分割的统一Occ表示（CVPR'24）

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在自动驾驶中，全面的三维场景理解至关重要。 现有的感知任务，比如 目标检测 、 道路结构分割 、 深度和高度估计 以及 开放式对象定位 ，都只关注于整体三维场景理解任务的一小部分。虽策略简化了算法开发过程，但代价是失去了问题的端到端统一解。 新的方法PanoOcc在nuScenes数据集上实现了基于摄像机的语义分割和全景分割的最新结果 ，同时可以很容易地扩展到密集的占用率预测，并在Occ3D基准显示了良好的性能！ 准确感知环境、识别和分类物体，并将它们在场景的三维空间中进行位置上下文化的能力对于开发安全可靠的自动驾驶系统是基础性的。 为了让大家掌握PanoOcc框架，研梦非凡中科院研究所周导师为大家制作《PanoOcc：基于相机的3D全景分割最新SOTA》 （前沿论文直播课NO.78节） ， 从3D目标检测、向量地图重建、3D语义场景补全、3D ………………………………