基于视觉的3D感知任务中，3D Occ算法自特斯拉2022年率先应用部署起，
学界和业界就一直致力于Occupancy算法升级
。但因为数据集成本过高，
需
要大量校准，费时费力费钱
，一直没有投入实际应用。
清华联合上海AI Lab
升级了OCC算法，
将额外计算成本降至最低，自动驾驶团队裁员大半都能正常运转
。
其预测的准确性反而达到了SOTA!
表来源：《CVT-Occ: Cost Volume Temporal Fusion for 3D Occupancy Prediction》
为了帮助大家高效掌握Occupancy升级算法，研梦非凡于
1月7日（周二）
，邀请了
一线车企研究院资深算法工程师周导师
，为大家独家详解
《自动驾驶3D占用预测算法》
（AI前沿直播课(NO.91)
。从3D Occ占位网络感知算法概要、
顶会经典算法，再到最新成果 CVT-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CVT-Occ，校招社招狂接offer！
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直播课内容概览
1.CVT-Occ核心根据
2.从ECCV论文中挖掘创新点
研究背景
创新点
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CVT-Occ避免图像成本体积计算，以降低的额外计算开销。
3.3D Occ相关工作详解
4.详解CVT-Occ算法框架
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Cost Volume Temporal Module
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Volume Features Refinement
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5.复现要点
6.课外延申
尝试将成本体积模块应用于 3D 重建等其他任务以及机器人和虚拟现实等其他应用
导师简介
周导师
【学术背景】985硕出身，发表多篇SCI期刊、CCF会议论文，多篇专利。
【研究方向】遥感图像处理、3d点云处理、自动驾驶
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中科院卫星研制及应用开发工程师
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自动驾驶企业算法研究
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卫星遥感数据处理和算法研究
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，轻松完成论文工作。
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