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Occ-ScanNet
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VEOcc框架推动在线3D占用预测
研究人员推出了一种新颖的体素中心框架VEOcc，用于在线3D占用预测和建图。该系统能够即时增量构建密集的空间表示，克服了之前以高斯为中心的模型在边界保真度方面遇到的困难以及需要预定义场景大小先验的限制。VEOcc采用递归感知-同化范式，无需初始尺度估计即可实现开放式地图扩展，并利用时空感知在线更新策略进行鲁棒的时间观测聚合。
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香港科技大学（广州）发布LegoOcc，实现单图像3D室内空间理解
香港科技大学（广州）的研究人员开发了LegoOcc，这是一个新颖的系统，仅使用一张RGB图像即可预测室内场景的3D占用情况。该方法无需昂贵的3D语义标注或多视图数据，使机器人能够根据自然语言查询理解空间占用情况并识别物体。LegoOcc在几何占用预测方面取得了最先进的性能，并在开放词汇语义理解方面取得了重大突破，使其能够识别超出预定义类别的更广泛物体。