Deformable Gaussian Occupancy: Factorized Distillation로 Rigid와 Nonrigid Motion 분리

연구진은 자율주행용 약지도 3D 점유 예측 프레임워크 Deformable Gaussian Occupancy(DeGO)를 제안했다.

DeGO는 분리된 가우시안 변형과 VGGT 기반 파운데이션 모델의 4D 분해형 증류를 결합해 강체와 비강체 움직임을 함께 모델링한다.

Occ3D-NuScenes 벤치마크에서 최신 약지도 성능을 기록했으며, 특히 사람 중심 장면과 전체 정확도에서 향상을 보였다.

이 기술은 동적 주행 환경에서 사람 등 변형 가능한 객체를 더 안전하고 정확하게 추적하는 데 도움을 줄 수 있다.