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AdaOcc: 自适应 3D 占用预测用于具身任务
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AI 综述
2026-10-01，arXiv 发表 AdaOcc，提出基于点的自适应 3D 占用预测方法，采用自适应几何引导双分支编码器，融合多视角 RGB 与 LiDAR 数据；通过渐进式查询学习与可调查询点数、解码器层数灵活控制计算预算，并引入 containment loss 约束预测点落在有效占用区域。在 Occ-ScanNet 上达到新 SOTA，并在真实具身系统中验证实用性。
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最新进展10月1日 12:00
arXiv 发表 AdaOcc，在 Occ-ScanNet 刷新 SOTA 并在具身系统验证。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- arXiv · Computer VisionAdaOcc：面向具身任务的自适应 3D 占用预测
AdaOcc 提出基于点的自适应 3D 占用预测方法，采用自适应几何引导双分支编码器，支持多视角 RGB 图像与 LiDAR 扫描。通过渐进式查询学习与可控查询点数量及解码器层数灵活调整计算预算，并引入 containment loss 约束预测点落在有效占用区域。在 Occ-ScanNet 上达到新 SOTA，并在真实具身系统中验证了实用价值。
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