ECCV 2024｜SparseOcc 纯稀疏3D占用网络和 RayIoU 评估指标

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨liuhs@知乎（已授权） 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/709576252 编辑丨极市平台 极市导读   本文探索了一个全新的纯稀疏的Occupancy架构，取名为SparseOcc。SparseOcc不依赖任何的dense设计，架构简洁高效，并且可以无缝迁移到全景分割。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 本文介绍我们发表在ECCV 2024的新工作：Fully Sparse 3D Occupancy Prediction 之前的3D occupancy工作，大多需要构建一个稠密的3D特征，或者依赖sparse-to-dense模块来做dense prediction，计算量大。本文中我们探索了一个全新的纯稀疏的Occupancy架构，取名为SparseOcc。SparseOcc不依赖任何的dense设计，架构简洁高效，并且可以无缝迁移到全景分割。此外，我们还深入分析了当前评测指标存在的漏洞，并提出了新的指标：RayIoU。代码已经开源在了GitHub： https://gith ………………………………