DPR-Occ

新基准和方法解决3D语义占用预测中的噪声标签问题

研究人员推出了OccNL，这是一个旨在评估带标签噪声条件下的3D语义占用预测模型的新基准。他们发现，现有的2D标签噪声学习策略在稀疏的3D体素空间中表现不佳。为了解决这个问题，他们开发了DPR-Occ，一个利用双源部分标签推理的框架，通过利用时间模型记忆和表示级结构亲和力来创建可靠的监督。在SemanticKITTI上的实验表明，即使标签噪声高达90%，DPR-Occ仍能保持性能，显著优于改编的基线。