一种基于2D-3D联合训练的空间占用估计方法

本发明属于自动驾驶、深度学习、3D占用预测，提供了一种基于2D‑3D联合训练的空间占用估计方法。本发明使用跨模态查询机制，将2D图像的语义特征与3D体素特征进行融合，提升了3D占用预测的精度。通过在2D语义分割和3D占用预测任务之间共享统一的查询参数，方法在保证模型预测准确性的同时，减少了计算量，并增强了模型对复杂场景的泛化能力。本发明通过交叉注意力机制在2D和3D特征之间进行有效交互，从而优化了空间占用的预测效果。该方法特别适用于自动驾驶环境下的实时场景感知任务，提高了在动态环境中对目标空间占用的识别与预测能力。