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  • 需要阅读的文献:
    • github论文仓库
    • 论文idea提取
      • BEVFormer

需要阅读的文献:

⭐[ECCV 2024] SparseOcc 纯稀疏3D占用网络和 RayIoU 评估指标
ECCV 2024|OSP: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

github论文仓库

综述 Awesome-3D-Occupancy-Prediction
Awesome-occupancy-perception
Awesome-Occupancy-Prediction-Autonomous-Driving
课程OccNet-Course

论文idea提取

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

http://www.mnyf.cn/news/50959.html

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