近期，自动驾驶大厂和车企，陆续开启新一届秋招，高薪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度，
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，加速自动驾驶迈向端到端！
为了帮助大家高效掌握Occupancy，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
！
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！
直播课内容概览
01 Occ占位网络算法概要
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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
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voxel占据状态分为3种：Occupied、Free、Unobserved
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02 Occ占位网络经典算法
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Occupancy Networks（2019首篇）
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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
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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
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03 Flash-Occ最新算法详解
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Flash-Occ: 快速且内存高效的占用预测模块（2023.11发布）
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优点：和基于BEV的3D感知算法相比，具有更好的感知能力
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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
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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
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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
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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
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04 Flash-Occ代码速览
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。
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研梦非凡科研论文指导
如果你的研究方向/方法/idea是属于
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都可以来研梦非凡，匹配合适的科研指导。
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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。
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