OpenOccupancy：引领周围语义占据感知的未来

OpenOccupancy：引领周围语义占据感知的未来

OpenOccupancy [ICCV 2023] OpenOccupancy: A Large Scale Benchmark for Surrounding Semantic Occupancy Perception 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenOccupancy

OpenOccupancy：项目的核心功能/场景

OpenOccupancy 是一个大规模的周围语义占据感知基准测试，专为自动驾驶系统设计，实现对3D城市结构的高精度感知。

项目介绍

OpenOccupancy 的提出，解决了现有相关基准测试在都市场景多样性方面的不足，以及仅评估前视图预测的问题。它基于大规模的 nuScenes 数据集，增加了密集的语义占据标注，为自动驾驶领域提供了一套全面的评估标准。

项目技术分析

数据集与标注

OpenOccupancy 使用了 nuScenes 数据集，并引入了一种新的标注流程——Augmenting And Purifying (AAP) 管道。该流程通过大约4000人时的标注工作，将标注密度增加近两倍，有效解决了由于 LiDAR 通道稀疏造成的标注遗漏问题。

基线模型与评估

项目建立了基于摄像头、LiDAR 和多模态的基线模型，以供研究人员使用和比较。同时，考虑到高分辨率3D预测的计算负担，OpenOccupancy 提出了级联占据网络（CONet），通过细化粗略预测，相对提高了基线性能约30%。

项目及技术应用场景

OpenOccupancy 可广泛应用于自动驾驶系统中的环境感知，通过提供精确的周围环境语义信息，辅助车辆进行决策，如路径规划、避障、交通标志识别等。此外，该基准测试还可用于无人机导航、机器人感知等领域。

项目特点

1. 大规模且多样化

OpenOccupancy 拓展了 nuScenes 数据集，提供了丰富多样的都市场景，使得算法可以在更广泛的条件下进行训练和评估。

2. 高质量标注

通过 AAP 管道，OpenOccupancy 提供了高质量、高密度的标注，为算法的训练和验证提供了坚实基础。

3. 创新性网络架构

CONet 的提出，为高分辨率3D预测提供了新的解决方案，大幅提高了预测性能。

4. 开放的基准测试

OpenOccupancy 开放了数据集和基准测试，便于全球研究人员进行算法比较和优化。

结论

OpenOccupancy 作为自动驾驶领域的一项创新成果，不仅提供了一个全面的评估基准，还推动了周围语义占据感知算法的发展。通过高质量的标注数据和创新性的网络架构，OpenOccupancy 有望成为未来自动驾驶系统感知环境的关键工具。

在遵循SEO收录规则的同时，本文旨在吸引更多的研究人员和开发者关注并使用 OpenOccupancy，共同推动自动驾驶技术的进步。通过上述介绍，我们相信 OpenOccupancy 将在自动驾驶领域发挥重要作用，并为相关技术的优化和普及贡献力量。

OpenOccupancy [ICCV 2023] OpenOccupancy: A Large Scale Benchmark for Surrounding Semantic Occupancy Perception 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenOccupancy