近期，自动驾驶大厂和车企，陆续开启新一届秋招，CV感知算法岗尤其火爆， 不仅要求发表顶会顶刊，对于感知前沿算法架构及上车难点， 面试也进行了重点提问，比如大热的 Occupancy， 自特斯拉领先应用部署起， 学界和业界便一直致力于Occupancy算法升级， 进一步提升感知和预测能力，加速迈向端到端！

为了帮助大家高效掌握Occupancy技术，研梦非凡于 7月16日（周二）， 邀请了 一线车企研究院资深算法工程师Frank导师， 为大家独家详解 《自动驾驶Occ占位网络感知算法》（AI前沿直播课NO.54）， 从Occ占位网络感知算法概要、 顶会经典算法，再到最新 成果 Flash-Occ及其创新点、架构原理， 并重点讲解及演示代码， 带大家1节课吃透 Occupancy感知算法，校招社招狂接offer ！

直播课内容概览

01 Occ占位网络算法概要

1. Occ占位网络算法的起源
2. 传统感知算法方案的缺陷

• 过度依赖数据集
• 数据集类别有限
• 实际驾驶过程中存在大量未标注场景

3. Occ占位网络算法的原理

• 将世界坐标系下的3D空间建模，划分为voxel（体素）网格，并预测是否占用
• voxel占据状态分为3种：Occupied、Free、Unobserved

4. Occ占位网络算法的性能

• 最高精度接近60% mIoU

02 Occ占位网络经典算法

1. Occupancy Networks（2019首篇）

• 该表示方式编码了高分辨率的3D输出，并且没有占用过多内存

2. MonoScene（CVPR 2022）

• 在联合推理场景的语义信息同时，解决了从2D到3D的场景重建的复杂问题

3. OccFormer（ICCV 2023）

• 有效处理了三维体积的语义占有率预测

4. TPVFormer（CVPR 2023）

• 有效地预测了所有体素的语义占用

03 Flash-Occ最新算法详解（重点）

1. Flash-Occ: 快速且内存高效的占用预测模块（2023.11发布）
2. 之前方法回顾

• 优点：和基于BEV的3D感知算法相比，具有更好的感知能力
• 缺点：环境空间3D体素特征的表示，引入了3D卷积进行特征提取，大大增加了模型的运算量和内存开销，上车部署困难

3. Flash-Occ方法创新点

• Flash-Occ算法使用2D卷积模块取代3D卷积模块，完成特征提取任务
• Flash-Occ算法使用BEV特征取代Voxel体素特征，完成3D空间建模，减少模型计算量
• Flash-Occ算法设计了一个通道高度转换模块，将BEV空间输出结果，提升至3D体素空间，完成最终结果预测

4. 主干网络、各大模块
5. 实验结果、性能对比

04 Flash-Occ代码速览（重点）

导师简介

Frank导师

国内一线车企研究院资深算法工程师，擅长感知算法方向，在语义分割、车道线检测、2D和3D目标检测、BEV目标检测等领域，具有丰富的项目创新和落地经验。

曾主导多个重大项目，精通算法研究和部署端优化，以主要研究者身份，发表过CVPR多模态方向论文，在CV领域积累了多篇授权和落地专利。

直播福利

参加本次直播的同学都将获得 1小时导师meeting的福利 （助教+导师）！ 原价2999， 限时福利价 9.9元 ！ 活动时间为7月16日到7月31日。

ps：研梦非凡开设的前沿论文系列直播，旨在帮助大家提升读论文技能，快速抓住重点，掌握有效方法，进而找到创新点，轻松完成论文报告。

👇🏻 扫描二维码找助教0元 预约 直播课！

凡预约即可领取 Occ精选论文22篇 （附源码）+自动驾驶顶会论文 （ 39篇CVPR'24、46篇ICCV'23 ） ！文末还有算力等科研福利！

研梦非凡科研论文指导

如果你的研究方向/方法/idea是属于 CV全方向/NLP全方向/机器学习/深度学习及AI+金融、医疗、交通等方向， 如果你需要发 CCF A-C、SCI一区-四区、EI会议/EI期刊、毕业大论文、毕业设计等， 都可以来研梦非凡，匹配合适的科研指导。

自动驾驶方向现准备好的idea

👇🏻 扫码找助教了解更多/验证自己的idea是否可行

研梦非凡科研论文指导方案

idea并不是直接拍脑门拍出来的，是一遍一遍实验、跑代码、改模型、思路修正的过程中产生的。 研梦非凡1V1定制化论文指导，和研梦导师一起找idea，研梦导师指导实验，共同解决数据问题。 授之以渔——搭建论文写作框架，增删改查，针对性实验指导！哪里薄弱补哪里！