論文の概要: OccTrack360: 4D Panoptic Occupancy Tracking from Surround-View Fisheye Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08521v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 15:55:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:16.385524
• Title: OccTrack360: 4D Panoptic Occupancy Tracking from Surround-View Fisheye Cameras
• Title（参考訳）: OccTrack360:魚眼カメラによる4Dパノラマ撮影
• Authors: Yongzhi Lin, Kai Luo, Yuanfan Zheng, Hao Shi, Mengfei Duan, Yang Liu, Kailun Yang,
• Abstract要約: OccTrack360は、サラウンドビューの魚眼カメラから4Dパノプティクスの占有状況を追跡するための新しいベンチマークである。 OccTrack360は、以前のベンチマークよりもかなり長く、より多様なシーケンス(1742234フレーム)を提供する。 また,魚眼占領追跡における2つの課題に対処するフレームワークであるSphere Occを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.151688173881453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding dynamic 3D environments in a spatially continuous and temporally consistent manner is fundamental for robotics and autonomous driving. While recent advances in occupancy prediction provide a unified representation of scene geometry and semantics, progress in 4D panoptic occupancy tracking remains limited by the lack of benchmarks that support surround-view fisheye sensing, long temporal sequences, and instance-level voxel tracking. To address this gap, we present OccTrack360, a new benchmark for 4D panoptic occupancy tracking from surround-view fisheye cameras. OccTrack360 provides substantially longer and more diverse sequences (174~2234 frames) than prior benchmarks, together with principled voxel visibility annotations, including an all-direction occlusion mask and an MEI-based fisheye field-of-view mask. To establish a strong fisheye-oriented baseline, we further propose Focus on Sphere Occ (FoSOcc), a framework that addresses two core challenges in fisheye occupancy tracking: distorted spherical projection and inaccurate voxel-space localization. FoSOcc includes a Center Focusing Module (CFM) to enhance instance-aware spatial localization through supervised focus guidance, and a Spherical Lift Module (SLM) that extends perspective lifting to fisheye imaging under the Unified Projection Model. Extensive experiments on Occ3D-Waymo and OccTrack360 show that our method improves occupancy tracking quality with notable gains on geometrically regular categories, and establishes a strong baseline for future research on surround-view fisheye 4D occupancy tracking. The benchmark and source code will be made publicly available at https://github.com/YouthZest-Lin/OccTrack360.
• Abstract（参考訳）: 動的3D環境を空間的に連続的かつ時間的に一貫した方法で理解することは、ロボット工学と自律運転に不可欠である。 近年の占拠予測の進歩はシーン幾何学とセマンティクスの統一的な表現を提供しているが、サラウンドビューの魚眼センシング、長時間の時系列、インスタンスレベルのボクセルトラッキングをサポートするベンチマークが欠如しているため、4Dパノプティクスの占有追跡の進歩は限定的のままである。 OccTrack360は、サラウンドビューの魚眼カメラから4Dパノプティクスの占有状況を追跡するための新しいベンチマークである。 OccTrack360は、以前のベンチマークよりもかなり長く、より多様なシーケンス(174〜2234フレーム)と、全方向閉塞マスクとMEIベースの魚眼視野マスクを含む原則化されたボクセル可視アノテーションを提供する。 魚眼指向の強力なベースラインを確立するために,魚眼占領追跡における2つのコア課題に対処するフレームワークであるFoSOcc(FoSOcc)を提案する。 FoSOccには、教師付きフォーカスガイダンスによるインスタンス認識空間のローカライゼーションを強化するCenter Focusing Module (CFM)と、統一射影モデルに基づく魚眼画像への遠近距離リフトを拡張するSLM(Spherical Lift Module)が含まれている。 Occ3D-WaymoとOccTrack360の大規模実験により, 位置追跡精度は幾何的に正則なカテゴリーで向上した。 ベンチマークとソースコードはhttps://github.com/YouthZest-Lin/OccTrack360で公開される。

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