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0.简介对于单目摄像头完成SLAM建图这类操作，对于自动驾驶行业非常重要，《OnlineMonocularLaneMappingUsingCatmull-RomSpline》介绍了一种仅依靠单个摄像头和里程计生成基于样条的在线单目车道建图方法。我们提出的技术将车道关联过程建模为一个二分图的分配问题，并通过结合Chamfer距离、姿态不确定性和横向序列一致性为边赋予权重。此外，文中还精心设计了控制点初始化、样条参数化和优化，以逐步创建、扩展和精化样条。相关的代码已经在Github上开源了。1.主要贡献基于Catmull-Rom样条表示，设计了一个完整的在线车道建图系统，如图1所示。所提出的系统允
0.简介之前了解了很多BEV的相关操作，但是基本上要么是激光和视觉结合，要么是纯视觉完成的2D激光投影这两种，而那种3DOccupancy方法可以利用栅格的方法完成纯视觉占据栅格的生成。《VoxFormer:SparseVoxelTransformerforCamera-based3DSemanticSceneCompletion》就是这种方法对于被遮挡的物体和场景，人们可以很容易地联想出其完整的3D几何结构，这种吸引人的能力对于AI系统来说是一个至关重要的。为了应对这种挑战，语义场景补全（SSC）任务应运而生，以往的SSC通常以3D点云作为输入，或以密集特征投影将2D图像作为输入来得到3D语
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0.简介作为基于视觉感知的基本任务，3D占据预测重建了周围环境的3D结构。它为自动驾驶规划和导航提供了详细信息。然而，大多数现有方法严重依赖于激光雷达点云来生成占据地面真实性，而这在基于视觉的系统中是不可用的。之前我们介绍了《经典文献阅读之–RenderOcc(使用2D标签训练多视图3DOccupancy模型)》。这里本文《OccNeRF:Self-SupervisedMulti-CameraOccupancyPredictionwithNeuralRadianceFields》提出了一种名为OccNeRF的方法，用于自监督多相机3D占用预测。该方法通过参数化重建的占用场来表示无限空间，并通过
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0.简介3D占据预测在机器人感知和自动驾驶领域具有重要的潜力，它将3D场景量化为带有语义标签的网格单元。最近的研究主要利用3D体素空间中的完整占据标签进行监督。然而，昂贵的注释过程和有时模糊的标签严重限制了3D占据模型的可用性和可扩展性。为了解决这个问题，《RenderOcc:Vision-Centric3DOccupancyPredictionwith2DRenderingSupervision》提出了RenderOcc，一种新的范式，用于仅使用2D标签训练3D占据模型。具体地，我们从多视图图像中提取类似NeRF的3D体积表示，并利用体积渲染技术建立2D渲染，从而能够通过2D语义和深度标签直
胸部X光（CXR）检查是一种广泛应用于各种疾病的筛查、诊断检查的临床成像方式。临床诊断中，不仅包括常见的疾病类型，往往还会描述相应严重程度和不确定性，目前的医学图像数据库往往满足于预测疾病类型，而忽视了具有重大临床意义的后者。最近，德州州立阿灵顿分校、NIH、理化学研究所、东京大学以及日本国立癌症研究中心的研究人员从临床角度出发，提出了提出一个包含疾病严重程度和不确定性的全新数据集并提出了一种用于CXR疾病分类的解剖结构感知的多关系图学习方法。论文地址：https://arxiv.org/abs/2309.03331项目主页：https://github.com/MengRes/Uncerta
