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清华&小米汽车最新开源!OccNeRF:基于神经辐射场的自监督多相机占用预测!
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清华&小米汽车最新开源!OccNeRF:基于神经辐射场的自监督多相机占用预测! #人工智能 #编程 #自动驾驶 #计算机视觉 #算法 #NeRF 在「3D视觉工坊」微信公众号回复:「原论文」,获取论文代码和链接,快学起来! 作为基于视觉的感知的基本任务,3D占用预测重建了周围环境的3D结构。 它为自动驾驶规划和导航提供了详细信息。 然而,大多数现有方法严重依赖LiDAR点云来生成占用地面实况, 这在基于视觉的系统中不可用。 本文提出了一种用于自监督多相机占用预测的OccNeRF方法。 与有界的 3D 占用标签不同,我们需要考虑具有原始图像监督的无界场景。 为了解决这个问题,我们对重建的占用字段进行了参数化,并重新组织了采样策略。 采用神经渲染将占用场转换为多相机深度图,并由多帧光度一致性监督。 此外,对于语义占用预测,我们设计了几种策略来完善提示并过滤预训练的开放词汇 2D 分割模型的输出。 在nuScenes数据集上对自监督深度估计和语义占用预测任务进行了大量实验,证明了我们方法的有效性。@3D视觉工坊
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