作者提出T基元多传感器融合占用预测框架TFusionOcc

Zhenxing Ming等作者在arXiv预印本中提出TFusionOcc，一个面向自动驾驶3D语义占据预测的、以对象为中心的多传感器融合框架。作者称，在nuScenes上，该框架与近期最先进方法相比具有竞争力，在以对象为中心的多传感器方法中表现较强；在nuScenes-C上，多数损坏场景下表现稳健；在SemanticKITTI上的单独评测显示其具备跨数据集适用性。 方法上，作者提出基于Student's t分布的T基元族，包括普通T基元、T-Superquadric以及带逆变换的可变形T-Superquadric，其中可变形T-Superquadric作为关键的几何增强基元；并基于该分布与T混合模型建立统一概率表述，联合建模占据与语义，同时设计紧耦合的多阶段融合架构整合相机与LiDAR信息。 上述性能结论均出自作者自述，预印本尚未经同行评议；代码作者称将公开，尚未给出可核验的权重、数据与许可信息。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。