1 背景信息

团队：南京大学，上海人工智能实验室
时间：2023年12月
代码：https://github.com/MCG-NJU/SparseOcc

2 OCC预测存在的问题

2.1 dense 3D features

目前都是提取的密集3D特征，但是据统计，**90%**的Voxel都是空的，造成了极大的浪费，帧率现在很低，在Tesla A100上只能达到2-3FPS；然而，SparseOCC达到了17FPS；
还有一些稀疏的特征表征方式，最后还是做了saprse2dense的操作，比如VoxFormer。所以本文说自己是fully sparse。

2.2 evaluation

原本是mIOU，这篇文章提出了自己的评价方式RayIOU。

3 SparseOCC的做法

分为3个部分：

1. backbone + FPN，提取特征
2. sparse voxel decoder，解码出占据网格，但是不带类别信息
3. mask transformer，分别各个实例的类别
4. 2个decoder输出处理得到带分类的占据网格

3.1 sparse voxel decoder

将下述的层多次执行：

1. 将一个体素voxel 8等份，得到8个新的体素；这一步就是论文里说的coarse2fine的步骤，它一步步把占据的网格细化，得到更细致的占据分布
2. 这一步使用交叉熵损失进行监督，并考虑到地面这个种类最多，所以对每个类别进行了权重的平衡。

3.2 Mask transformer

1. 这一步用到了上一步的输出，但是上一步输出的占据网格也会有错误，因此会把错误的结果类别设为no object；损失使用focal loss

4 Evaluation

4.1 mIOU的问题

一言以蔽之，mIOU鼓励模型预测的网格更厚，和真实场景不符。

If the model fills all areas behind the surface, it inconsistently penalizes depth predictions.
The model can obtain a higher IoU by filling all areas behind the surface and predicting a
closer depth.

如果模型预测的网格在真实网格的后面，那么IOU得分为0；那么如果想要得分高，而且也不预测那么准的话，就把网格预测厚一点，把真实网格包裹住就可以。

If the predicted occupancy represents a thin surface, the penalty becomes overly strict. Even
a deviation of just one voxel results in an IoU of zero.

反之，预测薄了的话，如果没包住真值，那IOU为0，得分就很低。

The visible mask only considers the visible area at the current moment, reducing occupancy
prediction to a depth estimation task and overlooking the scene completion ability.

visible mask告诉模型哪些区域有效，哪些区域无效invisible，那么模型只需要预测有效区域的深度就可以了，让模型occ预测变成了深度预测。

4.2 Ray-IOU的提出

针对每一束射线射到的第一个样本C：求：

TP / (TP + FP + FN)
TP表征实际有，预测有
FP表征实际没有，预测有
FN表征实际有，预测没有

这样有好处：

1. 只看射线射到的第一个样本，不考虑其厚度
2. TP的阈值更宽，比mIOU宽松一点
3. 任何位置都有可能成为光束的起始点，这样子让模型能够真正进行场景建模能力，而不是仅仅深度预测能力

实验

在Ray-IOU中，SparseOCC达到最佳，在mIOU中，BEVDet-OCC达到最佳。
后面的实验结论没看了。