01研究意义OccupancyNetwork算法因为可以更好的克服感知任务中存在的长尾问题，以及更加准确表达物体的几何形状信息，而受到来自工业界和学术界越来越广泛的关注。OccupancyNetwork算法本质上是一个3D分割任务，通过将想要感知的3D空间划分成固定大小的体素网格，并让算法去预测每个

介绍自动驾驶感知任务中的--3DOccupancySemanticPrediction什么是Occupancy自动驾驶领域，按照传统会分为perception,prediction,planning和control四大部分，有时会加上map。其中最为重要的就是perception，也是目前自动驾驶的瓶颈所在，如果感知算法给了下游任务错误的视觉信息，

在生成BEVfeature时的scatter:nx=int((point_cloud_range[3]-point_cloud_range[0])/voxel_size[0])#Createthecanvasforthissamplecanvas=torch.zeros(self.in_channels,self.nx*self.ny,dtype=voxel_features.dtype,device=voxel_featu

linkFrameworkOccupancy模型结构比较像ICCV2023的OccNet的做法，不过还会额外预测Suface以及NeRFstate，预测可行驶区别suface的好处是可以辅助Planning&Control给出更加准确的运动速度等信息(比如，上下坡可根据suface坡度做更准确判断)。LanesNeuralNetwork比较有意思的是

FlashOcc:FastandMemory-EfficientOccupancyPredictionviaChannel-to-HeightPluginlink时间：23.11机构：houmo.ai后摩智能TL;DR当时比较流行的OCC方案内存与计算复杂度较高，本文提出一种称为FlashOcc的方法，仅使用2D卷积将特征由二维空间lift到3D空间。MethodImageEn

自动驾驶领域中，什么是BEV？什么是Occupancy？BEV是Bird'sEyeView的缩写，意为鸟瞰视图。在自动驾驶领域，BEV是指从车辆上方俯瞰的场景视图。BEV图像可以提供车辆周围环境的完整视图，包括车辆前方、后方、两侧和顶部。BEV图像可以通过多种方式生成，包括：使用激光雷达：激光雷达可

SceneasOccupancylink时间：23.06机构：ShanghaiAILab&&SenseTime&&CUHKTL;DR提出使用3DOccupancy来表征3D物理场景，相对于3D检测框，3DOcc可提供更细粒度细节。提出OccNet一种多目级连的时序模型，运动规划碰撞率降低15%~58%。创新性：bethefirsttoinvestigateoccupancy

前言 最近OCC的综述很多，这两天arxiv上又挂出来一篇，从信息融合的角度全面回顾了占用网络的相关工作，值得一看！本文转载自自动驾驶之心仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。CV方向的准

随着高阶智能驾驶的发展，长尾障碍物感知成为智驾发力的关键点。驾驶场景中常见的行人、车、障碍物，能够通过3D物体检测等方式实现其位置、大小的估计。而现实世界城区的交通路况中，还存在海量长尾场景问题：如异形车辆、路上的石子、掉落的树叶等障碍物，以3D检测框、点云等传统表

自动驾驶领域中，什么是BEV？什么是Occupancy？BEV是Bird'sEyeView的缩写，意为鸟瞰视图。在自动驾驶领域，BEV是指从车辆上方俯瞰的场景视图。BEV图像可以提供车辆周围环境的完整视图，包括车辆前方、后方、两侧和顶部。BEV图像可以通过多种方式生成，包括：使用激光雷达：激光雷达可

参考原文：https://www.sohu.com/a/589454391_383324?scm=9010.8000.0.0.1265可以利用动作捕捉“学习”人类动作，依靠视觉的AI算法和学习，机器人能知道手在空间的位置，并准确拿取物品。Optimus擎天柱感知世界的方式和人类一样，都是视觉。可以看到，不同的物体被以不同的颜色

通过显式和隐式的Occupancy预测来做3D检测，用Occupancy弥补了深度图的局限性。设计了3D几何分支和特征传播分支，预测depth-occupancy权重来实现3D检测，由于点级Occupancy的构建依赖于bbox，使整个感知模型与检测任务强相关。Abstract传构建BEV表示的方法是基于显式预测的深度分布，将2D

 先递上特斯拉的AI模型HydraNets（2020）  2022年，特斯拉宣布将在其自动驾驶车辆中发布一种全新的算法：OccupancyNetworks，主要用来解决以下两个问题：问题1：检测到的物体不是数据集中训练的对象；问题2：在基于LiDAR的系统中，可以根据检测到的物体确定对象的存在但在计算机视觉系统