論文の概要: STCOcc: Sparse Spatial-Temporal Cascade Renovation for 3D Occupancy and Scene Flow Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19749v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 12:49:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.438618
• Title: STCOcc: Sparse Spatial-Temporal Cascade Renovation for 3D Occupancy and Scene Flow Prediction
• Title（参考訳）: STCOcc : 3次元活動とシーンフロー予測のための空間空間-時間カスケード修復
• Authors: Zhimin Liao, Ping Wei, Shuaijia Chen, Haoxuan Wang, Ziyang Ren,
• Abstract要約: 3Dの占有とシーンフローは、詳細な3Dシーンのダイナミックな表現を提供する。 従来の視覚中心の手法では、空間情報と時間情報をモデル化するための暗黙の学習に基づくアプローチが採用されてきた。 本稿では, 占有状態を利用して3次元特徴を再構築する, 明示的な状態ベースモデリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.884410617643992
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D occupancy and scene flow offer a detailed and dynamic representation of 3D scene. Recognizing the sparsity and complexity of 3D space, previous vision-centric methods have employed implicit learning-based approaches to model spatial and temporal information. However, these approaches struggle to capture local details and diminish the model's spatial discriminative ability. To address these challenges, we propose a novel explicit state-based modeling method designed to leverage the occupied state to renovate the 3D features. Specifically, we propose a sparse occlusion-aware attention mechanism, integrated with a cascade refinement strategy, which accurately renovates 3D features with the guidance of occupied state information. Additionally, we introduce a novel method for modeling long-term dynamic interactions, which reduces computational costs and preserves spatial information. Compared to the previous state-of-the-art methods, our efficient explicit renovation strategy not only delivers superior performance in terms of RayIoU and mAVE for occupancy and scene flow prediction but also markedly reduces GPU memory usage during training, bringing it down to 8.7GB. Our code is available on https://github.com/lzzzzzm/STCOcc
• Abstract（参考訳）: 3Dの占有とシーンフローは、3Dシーンの詳細なダイナミックな表現を提供する。 従来の視覚中心の手法では空間情報と時間情報のモデル化に暗黙の学習に基づくアプローチを採用してきた。 しかし、これらのアプローチは、局所的な詳細を捉え、モデルの空間的識別能力を低下させるのに苦労する。 これらの課題に対処するために, 占有状態を利用して3次元特徴を再構築する, 明示的な状態ベースモデリング手法を提案する。 具体的には,カスケード改質戦略と統合されたスパースオクルージョン対応アテンション機構を提案する。 さらに、計算コストを低減し、空間情報を保存する、長期的動的相互作用をモデル化する新しい手法を提案する。 従来の最先端手法と比較すると,RayIoUやmAVEでは,占有率やシーンフローの予測に優れるだけでなく,トレーニング時のGPUメモリ使用量を大幅に削減し,8.7GBまで削減できる。 私たちのコードはhttps://github.com/lzzzzzm/STCOccで利用可能です。

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