性能提升44%！浙大提出LiCROcc：Radar Occ的春天来了？

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语义场景补全（SSC）是自动驾驶感知中至关重要的技术，经常面临天气和照明变化的复杂性。现有策略包括融合多模态信息以增强系统的鲁棒性。雷达作为3D目标检测中重要的传感器，逐渐在自动驾驶应用中取代激光雷达，并且可以提供更鲁棒的感知替代方案。本文们专注于3D雷达在语义场景补全中的潜力，开创了跨模态细化技术，以提高对天气和照明变化的鲁棒性，并增强SSC性能。 在模型架构方面，本文提出了一种三阶段的紧密融合方法在BEV上实现点云和图像的融合框架。基于此基础设计了三个跨模态蒸馏模块—CMRD、BRD和PDD。我们的方法通过将激光雷达和相机的丰富语义和结构信息蒸馏到 radar-only（R-LiCROcc）和雷达-相机（RC-LiCROcc）的配置中，增强了性能。最后本文提出的LC-Fusion（教师模型）、R-LiCROcc和RC-LiCROcc在nuScenes-Occupancy数据集上取得了最 ………………………………