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下一代占用网络-多分辨率编码
资料介绍
一、开放世界三维建模的行业痛点与发展需求
开放世界场景建模是自动驾驶、机器人导航、元宇宙数字孪生等领域的核心基础技术。传统开放世界三维建模方案中，常用的栅格地图、点云地图与 Mesh 网格建模方案都存在难以调和的矛盾：栅格地图分辨率受限于存储成本，无法兼顾大范围场景与高精度细节；点云地图存储开销随场景规模线性增长，大规模开放场景下很容易超出车载端、移动端的设备存储极限；Mesh 建模需要手动清理重建拓扑结构，自动化程度低，对复杂开放场景的语义信息融合能力弱。
在自动驾驶领域，当前大规模开放城区场景的建图需求已经从“十米级定位”转向“厘米级感知规划”，要求建图方案能够同时支持百平方公里以上的场景范围，保留厘米级的几何细节与语义信息，还要能够实现端侧实时推理，这对建模方案的存储密度与表达效率提出了前所未有的要求。而以NeRF为代表的隐式神经表达方案虽然能够实现高质量的视图合成，但其渲染推理速度慢，对大规模场景的碎片化内存占用过高，无法直接适配开放世界的建模需求。
占用网络（Occupancy Network）作为一种新兴的三维场景表达方案，通过神经网络学习空间点的占用概率，实现了对三维形状与场景的紧凑表达，解决了传统显式表达存储效率低的问题。但第一代占用网络依然存在分辨率不足、长距离场景上下文建模能力弱、推理速度慢等缺陷，无法满足下一代高密度开放世界建模的需求，行业迫切需要能够适配更大规模、更高精度开放场景的下一代占用网络技术。
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