【纽约大学和博世】AdaOcc：自适应分辨率占用预测

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶专栏 ”公众号 自动驾驶干货 ，即可获取 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2408.13454 代码链接：https://github.com/ai4ce/Bosch-NYU-OccupancyNet/ 摘要 本文介绍了AdaOcc：自适应分辨率占用预测 。在复杂的城市场景中实现自动驾驶需要3D感知既全面又精确。传统的3D感知方法着重于目标检测，导致缺乏环境细节信息的稀疏表示。最近的方法估计车辆周围的3D占用，以获得更全面的场景表示。然而，稠密的3D占用预测提高了计算需求，给效率和分辨率之间的平衡带来挑战。高分辨率占用栅格提供了准确性，但是需要大量的计算资源，而低分辨率栅格效率高，但是缺乏细节信息。为了解决这一难题，本文引入了AdaOcc，这是一种新的自适应分辨率、多模态的预测方法。本文方法将以目标为中心的3D重建和整体占用预测集成到一个框架内，仅在 ………………………………