机器学习笔记 占用网络简述（Occupancy Networks）

最新推荐文章于 2024-07-19 10:20:45 发布
最新推荐文章于 2024-07-19 10:20:45 发布
阅读量736 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 占用网络 深度学习 自动驾驶 3D重建 Occupancy
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/134674899
占用网络是一种3D形状表示方法，通过隐式函数和深度学习捕捉复杂几何结构。它由编码器和解码器构成，用于从3D点云数据中学习并推断形状。在自动驾驶领域，如特斯拉的感知系统，占用网络有助于准确识别物体和障碍物。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、简述

        在之前的文章中，我们深入研究了各种 3D 数据表示。我们看到了传​​统方法的缺点以及对精确捕捉 3D 对象复杂性的先进方法的需求。现在，让我们深入探讨我们表示 3D 形状的方式，占用网络。

https://skydance.blog.youkuaiyun.com/article/details/134672671icon-default.png?t=N7T8https://skydance.blog.youkuaiyun.com/article/details/134672671

        随着深度神经网络的出现，基于学习的三维重建方法越来越流行。然而，与图像不同的是，在3D中，没有计算和存储效率都很

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
机器学习笔记 - 特斯拉的占用网络简述
学以致用 知行合一
10-23 1546
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？
【论文阅读】Occupancy Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Space
weixin_45616624的博客
02-10 1万+
论文题目：Occupancy Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Space（占据网络：在函数空间内学习三维重建，简称ONet） 论文作者：Lars Mescheder；Michael Oechsle；Michael Niemeyer；Sebastian Nowozin；Andreas Geiger 论文出处：CVPR 2019
yolo-mask的损失函数l包含三部分_Occupancy Networks：基于学习函数空间的三维重建表示方法...
weixin_39637151的博客
11-24 444
作者：Longway概述 随着深度神经网络的到来，基于学习的三维重建方法逐渐变得流行。但是和图像不同的是，在3D中没有规范的表示，既能高效地进行计算，又能有效地存储，同时还能表示任意拓扑的高分辨率几何图形。很多先进的基于学习的三维重建方法只能表示粗糙的三维几何，或者限制于一个特定的领域。在这篇论文中，作者提出了占用网格，一种新的基于学习的三维重建方法。占位网络隐式地将三维曲面表示为深度神经网络分类...
Occupancy占据网络论文讲解与分析
slamer111的博客
10-20 2081
占据网络的综述
【Occ感知】自动驾驶 Occupany network占用预测网络
最新发布
一个普通的算法牛马
07-19 1万+
现在自动驾驶中的 Occupany network 到底是什么呢？为什么在如今的自动驾驶的感知算法中显得如此重要？它的优势是什么？Occupany network 与3D目标检测有什么区别？Occupany network 与3D语义分割有什么区别？
Occupancy技术大火！国内首个面向工业级的Occupancy占用网络全栈教程
CV_Autobot的博客
02-23 2711
2022年9月的Tesla AI Day上，一种称之为Occupancy Network的占用模型突然出现到大家的视野中，轻语义重几何，更好地辅助自动驾驶系统感知Driverable space
解析来了！Occupancy Networks: 基于CNN的占据栅格估计网络
CV_Autobot的博客
10-10 6674
作者|方川 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/570951257点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【模型部署工程】获取基于TensorRT的分类、检测任务的部署源码！标题：Convolutional Occupancy networks作者：Peng, Songyou, ...
Occupancy Network全览！占用网格下的感知方法汇总
CV_Autobot的博客
04-17 7344
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【BEV感知】技术交流群后台回复【OccupanyNetwork】获取Occupany Network相关论文干货资料！摘要网格中心感知是移动机器人感知和导航的关键领域。尽管如此，在自动驾驶中，网格中心感知不如目标中心感知更为普遍，因为自动驾驶车辆需要准确地感知高度动态、大规模的室外交通场景，并且以网格为中心的...
Occupancy占据网络论文讲解与分析_占用网络的论文，Linux运维开发究竟该如何学习
2401_83621384的博客
04-18 660
a.提出一种两阶段的框架，使用图像生成完整的3D体素化语义场景。b.预测图像深度，再生成稀疏的体素，使用transformer进一步得到完整的体素语义场景。a.提出了一种新颖的三维空间表示方法，相较于体素，计算量大大下降，相较于BEV，其对空间的细粒度三维结构表示更加丰富。b.使用可变形注意力机制生成空间三视图，可以完成任意分辨率的空间占据表示。a.使用由粗到细的思想策略，先生成小分辨率的体素特征，再逐步上采样，生成密集的体素特征。b.针对占据网络稀疏的GT监督，论文提出了一种生成密集占据标签的方法。
隐式3D形状表示：Occupancy Networks
PLUS_WAVE的博客
05-08 1016
OccNet 的关键思想是，而不是显式地表示。与直接编码形状几何信息不同，OccNet 将形状的表面建模为非线性分类器的。：Occupancy Networks 将 3D 形状表示为非线性分类器函数的决策边界fθ​R3×X→01这里，X​ 表示输入空间（例如，体素网格或点云），函数在给定点的输出表示该点的是否占用（，下图中即红色在内部，蓝色在外部）
convolutional_occupancy_networks:[ECCV'20]卷积占用网络
03-19
卷积占用网络 | |||| 该存储库包含本文的实现： 卷积占用网络，， ，和ECCV 2020（聚焦） 如果您发现我们的代码或书面文件有用，请考虑引用 @inproceedings { Peng2020ECCV , author = { Songyou Peng, Michael Niemeyer, Lars Mescheder, Marc Pollefeys, Andreas Geiger } , title = { Convolutional Occupancy Networks } , booktitle = { European Conference on Computer Vision (ECCV) } , year = { 2020 } } 有关问题，评论和报告错误，请联系 。 安装 首先，您必须确保所有相关性都到位。最简单的方法是使用 。 您可以使用创建一个名为co
Occupancy Network综述
lovely_yoshino的博客
03-08 9435
网格中心感知是移动机器人感知和导航的关键领域。尽管如此，在自动驾驶中，网格中心感知不如目标中心感知更为普遍，因为自动驾驶车辆需要准确地感知高度动态、大规模的室外交通场景，并且以网格为中心的感知的复杂性和计算成本很高。深度学习技术和硬件的快速发展为Grid-Centric 感知的发展提供了新的见解，并使许多实时算法得以部署。当前的工业和学术研究证明了网格中心感知的巨大优势，如全面的细粒度环境表示、对遮挡的更强鲁棒性、更高效的传感器融合和更安全的规划策略。鉴于目前缺乏对这一快速扩展领域的调查，本文对自动驾驶汽车
15、三维表面重建-Occupancy Networks
小白的博客
08-18 1587
Occupancy Networks
[读论文]CVPR2019: Occupancy Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Space
热门推荐
YuQiao0303的博客
11-03 1万+
核心 本文提出了一种3D图形的表示方法，并给出了得到他的网络架构和训练方法。 用decision boundary 来表示物体的表面。 这个方法贼好，放在2D类比，就像像素图和矢量图，矢量图是精度是无限的，但又不会耗费额外的内存。 （对啊，早该想到啊，怎么会2019年才出来。。。既然2D可以有矢量图，3D就不能吗） 具体一点，一个物体用一个occupancy function 来表示： 注意，是实数空间，不是离散的按一定分辨率取样的。 然后用一个神经网络来逼近这个函数，给每个实空间的3D点一个0-1之间
Occupancy Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Space论文笔记
weixin_45625942的博客
03-09 926
Occupancy Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Space论文学习笔记
特斯拉应用在自动驾驶汽车上的神经网络模型—Occupancy Networks
人工智能研究所的博客
10-02 6678
另外一个问题是，在计算机视觉领域，我们输出的检测模型都是使用一个标准的方方正正的矩形来表示，无论是汽车，人物，信号灯等，当计算机视觉系统检测完成后，总是按照一个矩形框来实时显示画面。CVPR会议上，每年都会有几十篇论文发布，来讲解新的对象检测算法，YOLO，Resnet等等，以及基于已有的算法的改进版本，但是所有的计算机视觉对象检测算法都是在已有的数据中进行训练与检测，若道路上面出现了数据集中未收录的数据样本，想想计算机视觉系统会检测出来什么，或者什么都不会提示，这在自动驾驶系统中是天大的bug。
特斯拉自动驾驶中的 OccupancyNetworks & NeRFs
u010165147的博客
10-02 2982
Occupancy Networks去寻找Occupancy Volumes或Occupancy Grid，即三维空间中被物体占据的格点或空间，这个算法其实能很好的规避Corner Case问题 Neural Radiance Fields ，NeRFs 即神经辐射场，这个算法和Occupancy Grid一脉相承，都是在解决如何准确的建模我们所处的三维空间
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗？看完这篇文章你可能就都懂了...
weixin_55366265的博客
06-03 265
作者 | 山丘出品 |焉知1、Layer Normalization“层归一化”到底是个啥，没了可不可以？这是一种神经网络中常用的技术，它通常应用于每个网络层的输出或者激活值。用于在训练过程中对每一层的输入进行归一化处理，就可以确保每一层的输入都具有相似的分布，每个卷积层的输出会被归一化，然后再传递给下一层，以有助于网络学习和稳定训练。可以用一个简单的卷积神经网络（CNN）来说明层归一化在图像处...
占用网络：深度学习驱动的高效3D重建表示
本文提出了一种新的3D表示形式——占用网络（Occupancy Networks）。占用网络将3D表面隐式地定义为深度神经网络（如卷积神经网络或全连接网络）的连续决策边界，类似于一个分类器。这种表示方法的独特之处在于，它...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

坐望云起

如果觉得有用，请不吝打赏

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值