特斯拉在CVPR 2022上提出的新算法——占用网络，旨在改进基于视觉的自动驾驶系统。占用网络是一种3D算法，通过体积鸟瞰图、占用检测和体素分类解决传统网络在物体检测和遮挡物处理上的问题。它预测每个体素的占用状态，提高了对静态和动态物体的识别准确性，同时解决了未知对象的处理问题，提升了系统的安全性与效率。
一、简述
2022 年，特斯拉宣布即将在其车辆中发布全新算法。该算法被称为occupancy networks，它应该是对Tesla 的HydraNet 的改进。
自动驾驶汽车行业在技术上分为两类：基于视觉的系统和基于激光雷达的系统。后者使用激光传感器来确定物体的存在和距离，而视觉系统则纯粹基于相机。特斯拉的Tesla Vision就是单纯的基于视觉实现。
但基于视觉的系统存在很多缺陷，并且仍然面临着许多由物体检测失败或其他问题引起的崩溃。
如果您看到不属于数据集的对象怎么办？在基于激光雷达的系统中，您可以通过激光检测来物理确定物体的存在，但在摄像头系统中，您必须首先使用神经网络检测物体。
仅仅因为这一点，就造成了很多麻烦。在 CVPR（计算机视觉和模式识别）2022 上，特斯拉自动驾驶新负责人推出了一种新型算法，名为：occupancy networks。
二、occupancy networks
在“经典网络”中遇到很多问题，遮挡物的问题，结构是2D的等等，</
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