清华最新发布！3D Gaussian杀入自动驾驶占据网络！显存开销直降五倍

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点击“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 本文转自：自动驾驶之心，作者 ： Yuanhui Huang等 这个开源框架，造福了无数卫星定位研究者和初创公司！ 一招掌握视觉三维重建！深度计算+点云处理+网格重建优化+纹理贴图！ 3D语义占用预测旨在获得周围场景的三维细粒度几何和语义，是提高以视觉为中心的自动驾驶鲁棒性的核心任务。大多数现有方法使用诸如体素之类的密集网格作为场景表示，这忽略了占用的稀疏性和目标尺度的多样性，从而导致资源分配的不平衡。为了解决这一问题，我们提出了一种以目标为中心的表示来描述具有稀疏3D语义高斯的3D场景，其中每个高斯表示一个灵活的感兴趣区域及其语义特征。我们通过注意力机制聚合来自图像的信息，并迭代地细化3D高斯的属性，包括位置、协方差和语义。然后提出了 ………………………………