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UniOcc est un outil de référence complet et intégré pour la prédiction de l'occupation (prévision de l'occupation future à partir d'informations historiques) et la prévision de l'occupation (prévision de l'occupation actuelle à partir d'images de caméra). Il intègre des jeux de données réels tels que nuScenes et Waymo avec des données issues de simulateurs de conduite haute fidélité tels que CARLA et OpenCOOD pour fournir des étiquettes d'occupation 2D/3D et une annotation innovante des flux pixel par pixel. En évitant les pseudo-étiquettes sous-optimales utilisées dans les études existantes et en introduisant de nouvelles mesures d'évaluation indépendantes des étiquettes réelles, il permet une évaluation fiable d'autres aspects de la qualité de l'occupation. Des expériences approfondies avec des modèles de pointe démontrent que des données d'apprentissage volumineuses et diversifiées et des informations de flux explicites améliorent considérablement les performances de prédiction et de prévision de l'occupation. Les données et le code sont disponibles à l'adresse https://uniocc.github.io/ .
Contribue à la prédiction de l'occupation et à l'amélioration des performances de prédiction en intégrant des ensembles de données volumineux et diversifiés.
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Une évaluation plus robuste est possible en présentant une nouvelle mesure d’évaluation qui ne repose pas sur l’étiquette de réponse correcte.
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Améliorez les performances en exploitant les informations de flux par pixel.
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La reproductibilité et l’avancement de la recherche sont possibles grâce à des ensembles de données et des codes ouverts.
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Limitations:
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L'algorithme Limitations actuellement proposé n'est pas explicitement mentionné dans l'article. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour évaluer les performances de généralisation de l'algorithme et sa vulnérabilité à des environnements spécifiques.
