自动驾驶

DSOcc: Leveraging Depth Awareness and Semantic Aid to Boost Camera-Based 3D Semantic Occupancy Prediction

DSOcc: 利用深度感知和语义辅助提升基于相机的3D语义占用预测

Naiyu Fang, Zheyuan Zhou, Kang Wang, Ruibo Li, Lemiao Qiu, Shuyou Zhang, Zhe Wang, Guosheng Lin

机构 * S-Lab & College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（S实验室及计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（M实验室，香港中文大学） ； State Key Laboratory of Fluid Power & Mechatronic Systems, Zhejiang University（流体动力与机电系统国家重点实验室，浙江大学） ； SenseTime Research, Hong Kong（商汤研究，香港） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DSOcc通过深度感知和语义辅助提升基于相机的3D语义占用预测，实现高效且鲁棒的占用状态和类别推断。

Adversarial Patch Attacks on Vision-Based Cargo Occupancy Estimation via Differentiable 3D Simulation

基于可微3D模拟的视觉货物占用估计中的对抗性补丁攻击

Mohamed Rissal Hedna, Sesugh Samuel Nder

机构 * Department of Informatics University of Hamburg（信息学院海德堡大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文首次研究了在物理真实、完全模拟的3D场景中针对货物占用估计的对抗性补丁攻击，通过3D优化补丁在拒绝服务场景中达到84.94%的攻击成功率。

Comments 9 pages, 5 figures, 1 algorithm

Vision-Only Gaussian Splatting for Collaborative Semantic Occupancy Prediction

仅视觉的高斯散射用于协作语义占用预测

Cheng Chen, Hao Huang, Saurabh Bagchi

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本研究提出基于稀疏3D语义高斯散射的协作语义占用预测方法，通过高效融合和减少通信开销，提升了协作感知的性能和鲁棒性。

Comments Accepted by AAAI 2026 (Oral)

Canonical Thermodynamics

规范热力学

Arnaldo Spalvieri

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文研究了玻色系统占据数的规范概率分布，发现其为多项分布，并指出在一般情况下，微态概率分布并非指数型。