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这个方向初期比较容易入门一些，掌握一些基本技术，拿起各种现成的工具就可以开黑了。知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。(img-tcUzaO6d-1713163585912)]同时非常期待小伙伴们能够关注，后面慢慢推出更好的干货~嘻嘻。如果有写得不正确的地方，麻烦指出，感激不尽。

a.提出一种两阶段的框架，使用图像生成完整的3D体素化语义场景。b.预测图像深度，再生成稀疏的体素，使用transformer进一步得到完整的体素语义场景。a.提出了一种新颖的三维空间表示方法，相较于体素，计算量大大下降，相较于BEV，其对空间的细粒度三维结构表示更加丰富。b.使用可变形注意力机制生成空间三视图，可以完成任意分辨率的空间占据表示。a.使用由粗到细的思想策略，先生成小分辨率的体素特征

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