2025年1月17日 · Occupany network 的一大核心目标在于将目标检测（Object Detection）为主转变为语义分割（Semantic Segmentation） 这种基于 Occupancy Grid Mapping 的表示⽅法，⼜叫体素 (Voxel)占据。 它与机器人技术中使用的占用网格映射（OGM）有着一定的相似之处。 基本的思想是将三维空间划分成体素voxel，通过0/1赋值对voxel进行二分类：有物体的voxel赋值为1，表示voxel被物体占据；没有物体的voxel被赋值为0。 这种方法将世界划分成为⼀系列 3D ⽹格 …

什么是Occ：3D占用，即用体素网格表示三维场景。 （像素：长×宽；体素：长×宽×高） Occ 包含什么信息：1. 占用情况（是否有物体） 2. 语义信息（哪类物体） 1. 时序自注意力【用历史帧BEV特征增强当前帧BEV特征】 2. 空间交叉注意力【采样图像特征，获取图像信息】 （未完待续 ……） 文章浏览阅读1.2k次，点赞25次，收藏10次。 尽可能用简单易懂的语言把occ的重要内容说明白_occ 自动驾驶.

3D Occupancy Prediction 是通过多视角图像共同确定场景中每个体素的 occupancy state 和 semantic label。 每个体素的 occupancy state 可以是 free, occupied, 或 unobserved。 体素的 unobserved 标签对于解释可见性和排除 unobserved voxels 至关重要。 semantic label 是针对被占用的体素的。 对于数据集中有预定类别的物体，它们的语义标签与它们各自的类别相对应。 反之，没有被分类的对象被标记为 General Objects (GOs) 。 我们为 3D Occupancy Prediction 创 …

更精确的空间感知：Occ能够提供更精确的物体位置和形状信息，有利于后续的3D目标检测和跟踪。 计算复杂度高：Occ需要处理 3D体素数据，计算量和内存消耗通常比BEV大。 实时性挑战：由于计算复杂度高，在实时系统中应用Occ可能面临更大挑战。 稀疏性问题：3D空间中的大部分区域可能是空的，需要特殊的稀疏表示方法来提高效率。 标注成本高：相比BEV，Occ数据的标注更复杂，成本更高。 工程落地时，需要根据具体应用场景、硬件条件和性能要求来权衡选择Occ …

2025年1月10日 · Occupancy：评价是基于体素级别，即评估模型在确定每个体素是否被占据方面的准确性，3D语义分割：真值通常是针对每个点的标签，这些标签代表了每个点属于的类别。 Occupancy：真值在这种情况下通常是基于体素，每个体素或者点云块儿被标记为占据或空闲。 以激光雷达语义分割结果生成真值的多模态occ和ssc的具体区别在哪里，有没有加visible mask吗？ 我的意思是如果把free作为一个语义的话这两个任务是不是都是在对所有体素进行分类，还有 …

一个web端occt应用，方便做一些测试，可以直接在里面运行occ代码并观察效果。 根据作者说是用的.net后端运行的occt，前端用three.js显示的。

极越将“BEV+OCC+Transformer”组成的纯视觉感知完整体系正式命名为“B.O.T三向箔”。 基于百度Apollo高阶自动驾驶技术生态赋能，纯视觉方案的3D精度能达到厘米级，比肩甚至超越激光雷达；对运动障碍物的速度识别精度也控制在0.1米/秒误差范围内。

2023年5月9日 · 片上时钟控制器 (On-chip Clock Controllers ，OCC)，也称为扫描时钟控制器 (Scan Clock Controllers，SCC)。 OCC 是插在SoC上的逻辑电路。 在ATE（自动测试设备）上对芯片做ATPG测试时，OCC用于控制内部scan flip-flop时钟。

TATTLE翻译：（尤指向教师）告发他人。 了解更多。

2024年7月23日 · 因为OSG自己能读取很多图形文件，比如OBJ,STL,OSG等等。 但是不能直接读取STP/STEP，IGS/IGES等文件，因此可以利用OCC接口读取这些文件的几何数据，然后离散化显示到OSG中，比如读取IGS文件可以这么写：