SimpleOccupancy ：基于NeRF的一种简单的自动驾驶三维占用估计框架

今天自动驾驶Daily为大家分享一篇基于Nerf的Occupancy相关工作，系论文一作东京大学甘万水博士（在读）投稿，如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！SimpleOccupancy的主要贡献点 （Hightlight）较为早期提出使用体渲染进行3D occupancy表征学习的工作，早于UniOcc及其后续工作RenderOcc。文章提出了一个框架，从网络设计，损失函数设计，以及评价指标三个方面综合讨论了使用体渲染进行occupancy估计的潜力，同时搭建了与单目深度估计方法的对比排行榜并且实现了最优的效果。似乎是首次引入了符号距离场（SDF）进行进行3D重建任务的探讨，并且首次介绍了使用深度自监督的方法来训练，最后通过提出的离散深度指标验证了有效性。通过提出的离散采样进行基于点级别的分类预训练，可以实现对现有语义occupancy框架的性能提升，例如SurroundOcc。文章总 ………………………………