arXiv cs.CV· Hwanhee Jung, SeungHyeon Kim, Inkyu Koo, Qixing Huang, Sang Ho Yoon, Sangpil Kim·· 4 小时前AI 评分22
LighTROcc：基于实例中心 3D 高斯的高效 4D 占用预测
LighTROcc: Lightweight 4D Occupancy Forecasting via Instance-Centric 3D Gaussians
AI 导读
LighTROcc 是一个轻量级实例中心框架，用一组紧凑的学习 query 表示可移动物体，单次前向即可预测当前与未来占用。它通过注意力引导的前向提升定位每个 query 的 3D 中心，并将每个实例建模为各向异性 3D 高斯混合、按预测位移向未来传播。
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