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清华大学&英伟达最新|Occ3D:通用全面的大规模3D Occupancy预测基准

自动驾驶感知需要对3D几何和语义进行建模。现有的方法通常侧重于估计3D边界框,忽略了更精细的几何细节,难以处理一般的、词汇表外的目标。为了克服这些限制,本文引入了一种新的3D占用预测任务,旨在从多视图图像中估计目标的详细占用和语义。为了促进这项任务,作者开发了一个标签生成pipeline,为给定场景生成密集的、可感知的标签。该pipeline包括点云聚合、点标签和遮挡处理。作者基于Waymo开放数据集和nuScenes数据集构造了两个基准,从而产生了Occ3D Waymo和Occ3D nuScene基准。最后,作者提出了一个模型,称为“粗略到精细占用”(CTF-Occ)网络。这证明了在3D占用预测任务中的优越性能。这种方法以粗略到精细的方式解决了对更精细的几何理解的需求。

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