自动驾驶端到端更近一步！清华Occ升级算法拿下第一！

自动驾驶感知任务中，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 ， 可以说自动驾驶团队裁员大半都能正常运转 ， 其预测准确性反而达到了SOTA!

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

• 从顶会发表趋势分析自动驾驶行业热点
• 预测自动驾驶多模态占用发展
• 成本体积时序融合模块关键点
• Occ时序多模态融合处理方法

2.从ECCV论文中挖掘创新点

研究背景

• 基于视觉的 3D 占用预测深度估计
• 3D预测时序多模态融合
• 基于成本体积方法的应用

创新点

• 明确利用视差线索来细化 3D 体素的深度。
• 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

• 3D占用预测
• 针对3D感知的时序融合
• 双目匹配和多视匹配

4.详解CVT-Occ算法框架

• Problem Setup
• Overall Architecture
• Cost Volume Temporal Module
• Volume Features Refinement
• Occupancy Decoder

5.复现要点

• Dataset
• Experimental Settings
• Main Results
• Ablation Study
• Analysis of Factors
• Visualization Results

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

• 中科院卫星研制及应用开发工程师

• 自动驾驶企业算法研究

• 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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