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Occupancy网络在复杂道路场景中的泛化能力提升

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · Occupancy网络在自动驾驶中的…
课程导入学习目标
02
Occupancy网络基础
从BEV到3D占用网格的表示方法 · 输入输出定义 · 与目标检测和语义分割的区别
Occupancy网络基础
03
复杂道路场景定义
雨雾 · 夜间 · 拥堵
复杂道路场景定义雨雾
04
泛化能力概念
模型泛化的定义 · 过拟合与欠拟合 · 分布外（OOD）场景
泛化能力概念模型泛化的定义
05
数据驱动泛化
数据增强策略（几何变换 · 光照扰动 · 天气模拟）
数据驱动泛化数据增强策略
06
网络架构设计
基于Transformer的Occu… · 稀疏卷积 · 3D UNet
网络架构设计Transformer
07
特征对齐与域适应
域适应方法（对抗训练 · 特征对齐 · 自监督预训练）在Occupancy网…
特征对齐域适应
08
多任务学习
联合预测占用 · 语义 · 运动流
多任务学习联合预测占用
09
时序信息利用
利用多帧时序信息增强空间占用预测的鲁… · 处理动态遮挡和运动模糊
时序信息利用利用多帧时序信息…
10
不确定性估计
贝叶斯深度学习 · 蒙特卡洛dropout · 集成方法在Occupancy网络中的…
不确定性估计贝叶斯深度学习
11
损失函数设计
针对稀疏占用网格的损失函数（foca… · lovasz-softmax · 边界感知损失）对泛化的影响
损失函数设计foca
12
训练策略
课程学习 · 难例挖掘 · 渐进式训练
训练策略课程学习
13
评估与基准
常用数据集（nuScenes · SemanticKITTI · Waymo Open Dataset…
评估基准
14
案例实战
在nuScenes数据集上训练一个基…
案例实战nuScenes
15
案例实战
使用域适应技术（如对抗特征对齐）提升…
案例实战使用域适应技术
16
案例实战
利用仿真数据（如CARLA）预训练并… · 分析泛化提升效果
案例实战CARLA
17
案例实战
针对雨雾天气 · 设计数据增强策略并对比不同增强组合的…
案例实战针对雨雾天气
18
案例实战
多任务学习（占用+语义+运动）对泛化…
案例实战多任务学习
19
常见问题
数据分布偏移导致性能骤降的排查与解决…
常见问题数据分布偏移导致…
20
常见问题
小物体和远距离物体在占用预测中漏检的…
常见问题小物体
21
常见问题
计算资源限制下如何平衡模型复杂度与泛…
常见问题计算资源限制下如…
22
常见问题
标注稀疏和不一致对泛化训练的影响及半…
常见问题标注稀疏
23
常见问题
传感器配置差异（相机数量 · 雷达线束）导致的泛化问题
常见问题传感器配置差异
24
常见问题
模型在高速动态场景下的时序一致性差 · 如何改进
常见问题模型
25
综合提升
设计一个完整的泛化增强流水线 · 包括数据 · 模型
综合提升设计一个完整的泛…
26
综合提升
对比不同网络架构（CNN vs Tr…
综合提升CNN
27
综合提升
结合不确定性估计进行安全决策 · 提升系统级泛化鲁棒性
综合提升结合不确定性估计…
28
综合提升
模型压缩与知识蒸馏对泛化能力的影响及…
综合提升模型压缩
29
综合提升
从Occupancy网络到端到端自动…
综合提升Occupancy
30
课程总结
核心要点回顾 · 前沿方向（世界模型 · NeRF占用）
课程总结核心要点回顾