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OpenOccupancy: A Large Scale Benchmark for Surrounding Semantic Occupancy Perception

这篇paper介绍了基于nuscenes + 人工优化形成的occupancy dataset benchmark. 并给出了各个modal的一个baseline.

现有相关数据集之间的相互比较：

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Augmenting and Purifying (AAP)

作者提出了一个Augmenting and Purifying (AAP) pipeline 作为真值的生成方案：

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  1. 对于多帧带标注的雷达数据，静态点直接通过 related pose 转移到当前帧。动态点根据 associated instance ID 关联，找到两帧 target object在世界坐标下的绝对位移， 把3D bounding box内的点云都按照dynamic object的这个绝对位移align到当前帧。
  2. 使用雷达在数据上进行训练，补充被遮挡得部分。生成pseudo label进行augment
  3. 人工清理增强后的label形成最终的ground truth.

Comparison

不同模态算法在open occupancy上的横向比较:

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