arXiv · Computer Vision· Hwanhee Jung, SeungHyeon Kim, Inkyu Koo, Qixing Huang, Sang Ho Yoon, Sangpil Kim·· 3 小时前AI 评分22
LighTROcc：基于实例中心 3D Gaussians 的轻量级 4D 占用预测
LighTROcc: Lightweight 4D Occupancy Forecasting via Instance-Centric 3D Gaussians
AI 导读
LighTROcc 提出一种轻量级实例中心框架，用紧凑的可学习查询表示可移动物体，单次前向传播预测当前与未来占用。该方法通过注意力引导的前向提升定位每个查询，并将每个实例建模为各向异性 3D Gaussians 混合物，按预测位移传播到未来步，生成时间一致的占用预测。
来源：arXiv · Computer Vision · arxiv.org