一、簡述

?        2022 年，特斯拉宣布即將在其車輛中發(fā)布全新算法。該算法被稱為occupancy networks，它應(yīng)該是對Tesla 的HydraNet 的改進。

        自動駕駛汽車行業(yè)在技術(shù)上分為兩類：基于視覺的系統(tǒng)和基于激光雷達的系統(tǒng)。后者使用激光傳感器來確定物體的存在和距離，而視覺系統(tǒng)則純粹基于相機。特斯拉的Tesla Vision就是單純的基于視覺實現(xiàn)。

?        但基于視覺的系統(tǒng)存在很多缺陷，并且仍然面臨著許多由物體檢測失敗或其他問題引起的崩潰。

        如果您看到不屬于數(shù)據(jù)集的對象怎么辦？在基于激光雷達的系統(tǒng)中，您可以通過激光檢測來物理確定物體的存在，但在攝像頭系統(tǒng)中，您必須首先使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測物體。

        僅僅因為這一點，就造成了很多麻煩。在 CVPR（計算機視覺和模式識別）2022 上，特斯拉自動駕駛新負責(zé)人推出了一種新型算法，名為：occupancy networks。

二、occupancy networks

        在“經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)”中遇到很多問題，遮擋物的問題，結(jié)構(gòu)是2D的等等，占用網(wǎng)絡(luò)是一種不同類型的算法，基于名為占用網(wǎng)格映射的機器人學(xué)思想；它包括將世界劃分為網(wǎng)格單元，然后定義哪個單元被占用，哪個單元空閑。

        上圖是代表傳統(tǒng)的經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)所識別的物體。

        占用網(wǎng)絡(luò)的思路是獲得體積占