ECCV 2024｜OSP：自动驾驶全新建模方法，端到端输出任意位置的占用结果

文章预览

点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之心 ”公众号 ADAS巨卷干货，即可获取 今天自动驾驶之心邀请来了 华中科技大学 Vision Lab 在读博士 & 地平线实习生—石以昂 ！ 为大家分享基于点集稀疏表征的占据网格预测！ 如果您有兴趣分享相关学术成果，请联系 AIDriver002 ！ 更多行业咨询与技术分享，欢迎加入 『 自动驾驶之心知识星球 』 ， 相关 将在星球内公布！ 在自动驾驶任务中，全面的3D场景理解至关重要，直接影响后续任务的效率和准确性。传统的3D场景理解方法，例如3D目标检测，难以描述任意形状和无限类别的真实世界物体。占据网格预测则借鉴了机器人领域中的占用网格建图的思想，对自动驾驶环境进行表征，相比于传统的3D检测任务，占据网格预测可以适用于各种类型的动静态目标和场景感知，更精准地还原客观物理世界，是智驾场景建模的 ………………………………