ECCV2024 | 超过所有视觉方案！HTCL：分层时间上下文问鼎OCC

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前言   本文是对ECCV2024接受的文章 HTCL: 的介绍， HTCL在SemanticKITTI基准测试中超过了所有基于相机的方法，甚至在和OpenOccupancy基准测试中超过了LiDAR ，实现了最先进的性能。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 代 码链接： https://github.com/Arlo0o/HTCL 论文链接： https://arxiv.org/abs/2407.02077 Demo video 展示： 我们对比了同样采用时序双目图像输入的VoxFormer-T，并用更少的输入帧数（3 vs. 4）取得了更好的预测效果，在场景整体布局、相机视野外区域、远距离动态物体等的预测中表现出明显优势。 Motivation 基于相机的三维语义场景补全（SSC）对于从有限的二维图像观测中预测复杂的三维场景信息至关重要。现有的主流解决方案通过对历史帧信息的粗略堆叠来 ………………………………