Unified Focal-Dice (UFD) loss

新方法通过新颖的损失函数增强3D室内场景理解

研究人员开发了一种名为Group-UFD Occ的新方法，以改进室内环境中的3D语义占用预测。该方法解决了长尾物体分布的挑战，即常见物体占主导地位而稀有物体代表性不足。该方法结合了细粒度语义分组策略和多尺度预测头，以增强尾部类别特征的学习。此外，它引入了统一焦点Dice（UFD）损失函数，该函数动态地关注困难的体素，并从基于区域的角度优化物体完整性。在EmbodiedScan数据集上的实验表明，与现有方法相比，在关键的长尾类别方面有了显著改进。