港中文&小米最新工作：以对象为中心的占用补全技术及数据集

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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 来源于自动驾驶之心 写在前面 & & 笔者理解 传统的感知主要采用3D对象边界框（bboxes）来表征感知，但是这样的表示其实是有局限性的，它无法捕捉物体形状的精确细节，特别是对于具有不规则几何形状的物体，因为它本质上是一个包含物体的长方体。比如下图1(a)所示，起重机被一个3D边界框完美包围。但是，其相对于驾驶室的长突出部分在3D边界框内产生了大量未占用的空间。而感知出来的结果是将3D边界框所包围的空间视为不可通行的。因此，在处理复杂和不规则形状的物体时，边界框在提供细粒度感知结果方面是不足够的，这可能会影响后续任务的精度，如规划和控制。 所以， 占用空间 是一个比较强有力的替代方法，如图1(b)所示，占用表示将3D空间离散化为体积网格，其 ………………………………