摄像头的边界在哪里？这是一个关键问题，尤其在自动驾驶领域。毫末智行联合上海交大、国防科大、北京理工大学提出了Cam4DOcc基准测试，旨在评估仅使用摄像头进行4D占用预测的能力。这一技术的出现有望进一步拓展摄像头在自动驾驶中的应用范围。
Cam4DOcc基准测试的目标是利用摄像头图像预测未来短时间内的3D空间占用状态。这包括对可移动物体和静态物体的占用状态进行预测，以及预测自由空间。通过这一测试，研究人员可以比较不同算法的性能，进一步改进自动驾驶系统的环境感知和预测能力。
论文提出了新的数据集格式，扩展了现有数据集以适应4D占用预测的需求。通过对现有数据集进行处理，论文构建了一个新的数据集格式，考虑了活动和静态类别，为统一的四维空间占用预测任务奠定了基础。
在评估协议方面，论文引入了四级占用预测任务，以评估不同算法的性能。通过对当前和未来占用状态的预测，研究人员可以更好地理解自动驾驶系统的能力，并提出改进方案。
此外，论文还提出了四种基线方法，包括静态世界占用模型、点云预测的体素化、基于2D-3D实例的预测。这些方法为研究人员提供了比较和评估不同预测方法的框架，为自动驾驶系统的发展提供了参考。
最后，论文介绍了端到端的4D占用预测网络OCFNet。这一网络能够直接从摄像头图像中预测未来的占用状态，减少了传统方法中的伪影，提供了更准确的预测结果。OCFNet在多个任务上表现优异，超过了其他基线方法的性能。
摄像头的边界在自动驾驶领域的拓展将是一个重要的挑战。通过Cam4DOcc基准测试和OCFNet等技术的引入，我们可以更好地理解和改进自动驾驶系统的能力，为未来的发展奠定基础。摄像头的潜力正在逐渐被挖掘，未来的自动驾驶系统将更加智能和可靠。
