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通过Transformer架构实现三维占用预测
资料介绍
一、三维占用预测任务概述
三维占用预测是计算机视觉与机器人感知领域的核心任务之一，其目标是预测三维空间中每个体素是否被物体占据，为自动驾驶、增强现实、三维重建、机器人导航等下游任务提供基础的场景几何理解。传统的三维占用预测方法大多基于卷积神经网络（CNN）对三维体素网格或点云进行处理，但受限于卷积的局部感受野，难以建模长距离的空间依赖关系，而Transformer架构凭借自注意力机制天然具备全局建模能力，能够有效捕捉三维场景中不同位置之间的关联，为三维占用预测带来了新的技术突破。
三维占用预测的输入通常分为两类：一类是单张或多张二维图像，通过相机参数投影到三维空间生成特征；另一类是直接输入点云或立体深度数据。输出则是三维空间中每个体素的占用概率，区分自由空间、占用空间和未知区域，部分任务还会同时预测语义类别。相较于传统方法，基于Transformer的方法能够更好地处理大范围场景中的上下文关联，例如在自动驾驶场景中，能够同时关联远处车辆和近处道路的空间关系，提升远距离体素的预测精度。
二、Transformer架构适配三维任务的核心改造
原始Transformer架构是为自然语言处理中的一维序列设计的，直接应用到三维数据需要从输入编码、位置编码、自注意力计算、输出解码四个核心环节进行适配改造。
（一）三维输入的序列编码
三维数据无论是体素还是点云，都需要转换为Transformer能够处理的序列嵌入。对于基于图像输入的三维占用预测，主流方案是先通过二维CNN提取每张图像的多尺度视觉特征，然后将每个像素对应的特征根据相机投影关系映射到三维空间中的射线，再将射线上的候选体素特征打包为序列输入Transformer。这种方式称为射线式序列编码，能够将二维图像特征高效转换为三维序列，避免直接对全尺寸三维体素做序列展开带来的计算爆炸。
对于直接输入点云的任务，则可以将每个点的几何特征和外观特征直接作为一个token，直接生成点序列输入Transformer，这种方式更加轻量，适合处理稀疏点云场景。为了控制序列长度降低计算量，多数方法会采用体素稀疏化策略，只对感兴趣区域的体素生成token，跳过明显的空白区域，大幅降低计算复杂度。
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