Краткое содержание

arXiv:2311.17663v3 Тип объявления: замена Аннотация: Понимание изменений окружающей среды имеет решающее значение для безопасного и надежного выполнения последующих задач в приложениях автономного вождения. Современные методы оценки занятости пространства, использующие исключительно изображения с камер в качестве входных данных, позволяют создавать плотные представления занятого пространства крупных сцен на основе текущего наблюдения. Однако большинство методов ограничены представлением лишь текущего трехмерного пространства и не учитывают будущее состояние окружающих объектов во временной оси. Для расширения оценок занятости пространства только по камерам до пространственно-временного прогнозирования мы предлагаем Cam4DOcc — новый бенчмарк для прогноза четырехмерной (камера+время) занятости пространства, который оценивает изменения окружающего окружения в ближайшем будущем. Наш бенчмарк построен на нескольких общедоступных наборах данных, включая nuScenes, nuScenes-Occupancy и Lyft-Level5, предоставляющих последовательные состояния занятости общих подвижных и статичных объектов, а также их трёхмерный обратный центростремительный поток.