亚琛工业大学 发布 OCCUQ 数据集, 应用在 3D占用预测、自动驾驶 领域

亚琛工业大学 本次发布的数据集 OCCUQ, OCCUQ数据集是由亚琛工业大学汽车工程研究所创建的，用于探索高效不确定性量化的3D占用预测研究。该数据集包含了6019个场景，使用6个摄像头捕获的多视角图像和语义分割的激光雷达点云作为输入，为3D占用预测任务提供数据支持。数据集通过模拟不同的摄像头缺陷来评估模型在未知数据上不确定性量化的能力，并用于验证高效不确定性估计方法在现实世界场景下的鲁棒性。

查看OCCUQ

README 内容： 

关于 亚琛工业大学 , 亚琛工业大学（RWTH Aachen University）是位于德国亚琛的一所研究型大学，拥有世界顶尖的工程技术教育和研究水平，尤其在汽车工程领域享有盛誉。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。