世界上第一个用于自动驾驶场景感知的 3D 占用基准。 了解包括背景材料和前景物体在内的 3D 环境对于自动驾驶非常重要。 在传统的 3D 物体检测任务中,前景物体由 3D 边界框表示。 但是物体的几何形状比较复杂,不能用简单的3D盒子来表示,并且缺乏对背景的感知。 此任务的目标是预测场景的 3D 占用。 在此任务中,我们提供了一个基于 nuScenes 数据集的大规模占用基准。 基准是 3D 空间
世界上第一个用于自动驾驶场景感知的 3D 占用基准。 了解包括背景材料和前景物体在内的 3D 环境对于自动驾驶非常重要。 在传统的 3D 物体检测任务中,前景物体由 3D 边界框表示。 但是物体的几何形状比较复杂,不能用简单的3D盒子来表示,并且缺乏对背景的感知。 此任务的目标是预测场景的 3D 占用。 在此任务中,我们提供了一个基于 nuScenes 数据集的大规模占用基准。 基准是 3D 空间