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伊朗官员：没有任何铀被移送出伊朗

LegoOcc：无需语义体素标注，也能鉴别盛开类别。? ? 作者丨郑佳美? ? 编纂丨岑 ? 峰? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?真正的室内空间智能，并不只是让机械认出画面里有一张桌子，而是让它理解真实三维物理空间内：哪里能够通杏注哪里存在遮挡、哪些物体可能交互。对于未来的家庭机械人和护理机械人来说，理解一个房间并不只是实现图像分类。它意味着，机械人可能凭据一句天然说话找到玄关柜旁的雨伞，可能在夜间鉴别走廊中的充电线是否可能绊倒老人，也可能在厨房中理解台面、水杯与边缘之间的空间关系，并在陌生环境中急剧成立可行动的三维空间认知。但室内环境，刚好是 3D 感知最难落地的场景之一。相比之下，自动驾驶固然复杂，却依然占有相对不变的路路结构与交通参加者，而室内空间更像一个持续变动的盛开世界。物体摆放随时可能变动，遮挡关系更密集，很多指标并不属于数据集中预约义的类别。若是但愿模型真正理解三维空间，通常必要昂贵的 3D 语义标注，即在空间中逐点或逐体素标注每个地位属于什么物体。这种高昂成本，很难支持家庭、办公与公共室内场景的机械人大规模部署。在这样的布景下，香港科技大学（昭通）陈昶昊团队提出了 LegoOcc，该成就《Monocular Open Vocabulary Occupancy Prediction for Indoor Scenes》被 CVPR 2026 接管，并入选大会口头汇报。这项钻研关注更靠近真实利用的问题：仅使用一张通常室内 RGB 图像，不依赖多视角图像或激光雷达，也不使用 3D 语义标签，依然可能预测空间中的占用情况，并进一步支持基于天然说话的盛开类别查问；痪浠八，LegoOcc 解决的，不再是让机械在固定类别中 " 做选择 "，而是让机械真正起头 " 理解房间 "，并把人的说话映射到三维空间中的具体指标。对于家庭机械人、辅助机械人以及 AR / VR 设备蹬爪用，这意味着室内感知在从 " 看见物体 "，迈向 " 理解空间 "。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2602.2266701少标注，强理解leu'feng'wa 的主题思想是：在齐全不使用 ?3D? 语义体素标注、仅使用几何占用标签的情况下，模型依然可能实现高质量的室内单目盛开词汇 3D 占用预测。模型输入只有一张通常 RGB 图像，不依赖多视角图像、深度图或激光雷达点云；"3D 占用预测 " 关注的是室内空间中每个幼立方体（体素）是否被墙体、桌椅、地板等物体占据；而 " 盛开词汇 " 则进一步要求模型突破固定类别限度，不仅能鉴别椅子、桌子、墙等常见类别，还可能凭据天然说话查问 鞋子、纸、垃圾桶、包 等越发自由的长尾物体。该钻研在 Occ-ScanNet 数据集验证：每个样本对应一个部门 3D 空间，模型必要同时预测空间占用与语义类别。LegoOcc 在盛开词汇设置下达到 59.50 IoU 与 21.05 mIoU，其中：IoU 体现几何占用预测能力，即模型是否知路 " 哪里有器材 "； mIoU 体现语义预测能力，即模型是否知路 " 这些地位是什么 "。相比盛开词汇基线步骤，POP-3D 的 35.32 IoU / 5.96 mIoU 和 LOcc：36.70 IoU / 9.25 mIoU。LegoOcc 同时提升几何结构预测和盛开词汇语义理解能力，尤其 mIoU 从 9.25 提升到 21.05，注明模型的语义鉴别能力获得了较大突破。雷峰网钻研团队还将 LegoOcc 与 TPVFormer、GaussianFormer、MonoScene、ISO、SurroundOcc、EmbodiedOcc、EmbodiedOcc++、RoboOcc 等关集步骤进行了比力。这些关集步骤使用齐全语义体素标注训练，其中阐发较强的 RoboOcc 达到 56.48 IoU 与 47.76 mIoU。固然 LegoOcc 的 mIoU 仍低于 RoboOcc，但它在齐全不使用 3D 语义标签的前提下，实现了超过所有关集步骤的 59.50 IoU。这注明，LegoOcc 在 " 空间哪里被占据 " 这一主题几何问题上已经极度强，而盛开词汇 3D 语义理解自身依然是一个极具挑战性的工作。原因在于，室内类别天然越发细碎且天堑吞吐。椅子、沙发、其他家具等类别自身就容易混合；盛开词汇模型依赖 3D 特点与文本特点对齐，其类别天堑不如关集分类器不变，同时还会受到 2D 盛开词汇宰割质量、遮挡关系 、投影误差和单目深度歧义等成分影响。02两个关键设计消融尝试进一步注明，LegoOcc 的机能提升重要来自两个关键设计。第一个关键设计，是高斯散布到体素占用（Poisson-based Gaussian-to-Occupancy）的转换步骤。GaussianFormer2 在盛开词汇训练下险些直接失败，了局为 0.00 的交并迸纂 0.00 的均匀交并比。原因在于，它没有充分利用高斯散布的通明度信息。伯努利步骤固然引入了通明度，机能提升至 46.65 的交并迸纂 17.25 的均匀交并比，但在多个高斯散布沉叠时，通明度依然容易被均匀化，导致语义特点对齐不不变。提出的基于泊疏松布的高斯到占用转换步骤，最终达到 59.50 的交并迸纂 21.05 的均匀交并比。将每个高斯散布视为空间中的一种占用证据，多个高斯散布的证据可能天然累积，共同决定某个地位是否被占据。相比单一叠加或均匀，这种方式更不变地解决二值几何监督下的三维占用转换问题。雷峰网第二个关键设计，是渐进式温度衰减战术（Progressive Temperature Decay）。问题起源于语义特点混合，在三维高斯散布渲染到二维图像时，统一条视线上往往同时蕴含椅子边缘、桌腿、墙面布景等多个结构。若是直接进行加权融合，分歧物体的语义会相互混合。尝试批注，温度始终较高时，训练固然不变，但语义混合严沉；一路头就使用低温会导致训练直接崩溃；而训练阶段高温、测试阶段低温，则会由于训练与测试不一致导致机能降落。成效最好的是指数式温度衰减，最终达到 59.50 的交并迸纂 21.05 的均匀交并比。这意味着模型必要先不变进建场景结构与语义对齐，再逐步削减特点混合，让每个高斯散布越创造确地对应具体物体或区域。03LegoOcc 的推理效能在单张 RTX 4090 显卡上，LegoOcc 达到每秒 22.47 帧，而 ISO 为每秒 3.81 帧，EmbodiedOcc 为每秒 11.48 帧，POP-3D 为每秒 10.21 帧，LOcc 为每秒 8.93 帧。LegoOcc 不仅依赖复杂后处置或多阶段推理，而是借助紧凑的三维高斯暗示，在速杜纂正确率之间获得了优良平衡
？墒踊司滞С终庖坏。相比 LOcc，LegoOcc 对墙体、地板、家具、桌椅等结构的三维预测越发齐全，空间结构越发陆续。在盛开词汇查问中，模型还能凭据背包、自行车、窗帘、鞋子、纸张、垃圾桶等天然说话类别，在三维空间中定位对应物体，而这些类别并不愿定属于 Occ-ScanNet 固定界说的 11 个语义类别。因而，LegoOcc 不仅提升数据集指标，而是让模型更靠近天然说话驱动的三维场景理解。04传统步骤的两个局限第一个限度是 " 关集类别 " 问题，也就是模型只能鉴别训练数据中预先界说好的类别。例如，在 Occ-ScanNet 数据集中，重要评估的类别蕴含天花板、地板、墙壁、窗户、椅子、床、沙发、桌子、电视、家具以及杂项物体等。但真实室内环境远比数据集复杂，还存在书包、鞋子、垃圾桶、纸张、
？仄鳌⒁路、玩具等大量长尾物体，而这些指标往往并不在固定类别列表中。第二个限度是对昂贵三维语义标注的依赖。传统三维语义占用模型通常必要知路每一个三维体素具体属于什么类别。然而，室内环境中的物体往往高度密集、遮挡严沉、类别繁多，若是选取人为逐点或逐体素标注，成本极高，也很难扩大到大规模真实场景。因而，钻研团队选取更切合现实利用的训练方式：训练阶段只使用二值占用标签，仅通知模型 " 这里是否有物体 "，而不提供具体语义类别。模型的语义能力则通过盛开词汇二维宰割模型与说话特点对齐来获得。固然训练阶段不使用语义体素标签，但在评估阶段，依然会利用语义标签检验模型是否可能正确鉴别空间中的物体类别。评估重要选取两个指标：交并迸酌于衡量占用预测能力，即模型是否知路 " 哪里有器材 "；均匀交并比则用于衡量语义预测能力，即模型是否知路 " 这些地位别离属于什么类别 "。05带说话特点的三维高斯暗示LegoOcc 的主题中央暗示是带说话特点的三维高斯暗示，这里的三维高斯不仅是空间点或吞吐椭球，而同时携带几何信息与语说话义信息。几何信息蕴含它在三维空间中的地位、状态、大幼以及通明度，用于判断空间中哪些区域被物体占据；语说话义信息则是一个可能与文本特点对齐的向量，用于支持盛开词汇查问。几何与语义被统一绑定在统一个三维暗示之中。模型不再是 " 先预测三维结构、再额表贴语义标签 "，而是在每个三维高斯中同时保留 " 它在哪里 " 以及 " 它可能代表什么 "。传统的 " 高斯到占用 " 步骤容易出现两个问题。首先，几何分支没有充分利用通明度，而语义渲染过程却依赖通明度信息，导致几何进建与语义进建之间存在不一致；其次，室内场景中的物体极度密集，多个高斯可能同时影响统一个别素，若是单一叠加贡献，容易出现鼓和或训练不不变的问题。为此，钻研团队提出基于泊松建模的高斯到占用转换步骤。该步骤将每个高斯对空间地位的影响理解为一种 " 这里可能存在物体 " 的证据，一个地位是否被占据，由所有有关高斯的证据共同决定。这样不仅可能更天然地处置多个高斯沉叠的问题，也可能让通明度真正参加几何占用判断。训练过程中，几何分支选取二值占用监督，并结合占用损失与深度约束，使模型可能进建不变的三维空间结构。06不依赖三维语义标注的语义进建语义分支的指标，是让每个高斯的说话特点可能与文本类别实现对齐。钻研团队并没有使用人为标注的三维语义标签，而是借助已经训练好的盛开词汇二维宰割模型，从图像中提取说话对齐的语义特点。钻研当选取了类似 Trident 的盛开词汇宰割模型。LegoOcc 先从输入图像预测带说话特点的三维高斯，再将这些高斯的语义特点沉新渲染回二维图像平面，从而得到每个像素地位上的渲染语义特点。随后，再利用盛开词汇二维宰割模型从原始图像中提取说话对齐的二维特点，并让两者尽可能维持一致。这样，模型便可能借助二维视觉说话模型获得语义监督，而无需人为为每个三维体素逐一标注类别。07渐进式温度衰减室内场景中容易出现 " 特点混合 " 问题。好比，一张图像中可能同时蕴含桌子、椅子、墙壁和地板。某个像素从二维图像上看重要属于椅子，但沿着视线进入三维空间后，可能会同时经过椅子边缘、桌腿以及布景墙面等多个结构。在渲染过程中，多个高斯的语义特点会被加权融合到统一个像素中。若是直接利用这种混合特点去对齐二维盛开词汇特点，模型固然可能让最终了局 " 看起来像椅子 "，却无法保障真正属于椅子的那些高斯自身学到了清澈的椅子语义。最终映射回三维空间时，语义天堑就会变得吞吐。为了缓解特点混合问题，钻研团队提出渐进式温度衰减的战术，用于节造高擞沃染时特点融合的软硬水平。在训练初期，模型尚未学好几何结构与语义特点。若是一路头就让每个高斯的贡献极度敏感，训练过程会变得不不变，梯度也可能难以优化。因而，早期必要选取较滑润的特点融合方式，让模型先进建整体场景结构。而到了训练后期，模型已经具备较不变的几何基础。若是依然维持过于滑润的融合，分歧物体的语义就会持续混合。因而，必要逐步降低温度，让沉要高斯的贡献越发凸起，不有关高斯的