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⭐[ECCV 2024] SparseOcc 纯稀疏3D占用网络和 RayIoU 评估指标 ECCV 2024OSP自动驾驶全新建模方法端到端输出任意位置的占用结果 SparseOcc纯稀疏占用网络论文笔记南大/上海AI LAB 3D Occupancy 探索V1.0 - T-MAC的文章 - 知乎 最新综述一览Occ与自动驾驶的前世今生首篇综述全面汇总特征增强/量产部署/高效标注三大主题 COTR:CompactOccupancyTRansformerforVision-based3DOccupancy Prediction
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综述 Awesome-3D-Occupancy-Prediction Awesome-occupancy-perception Awesome-Occupancy-Prediction-Autonomous-Driving 课程OccNet-Course
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BEVFormer
(ECCV 2022)BEVFormer 通过提取环视相机采集到的图像特征并将提取的环视特征通过模型学习的方式转换到 BEV 空间模型去学习如何将特征从 图像坐标系转换到 BEV 坐标系从而实现 3D 目标检测和地图分割任务
