Masterand (all genders) – Semantic 4D Occupancy Forecasting

Die semantische 4D-Belegungsvorhersage (Semantic 4D Occupancy Forecasting) ist von entscheidender Bedeutung für sicheres autonomes Fahren, da sie es Fahrzeugen ermöglicht, zukünftige Szenendynamiken und -geometrien zu antizipieren. Das Training moderner Stateofthe-Art-Modelle stützt sich jedoch stark auf vollständig überwachte Methoden (fully supervised methods), die massive und extrem teure, dichte 3D-Voxel-Annotationen erfordern. Um diesen Datenengpass zu überwinden, verlagert sich die Spitzenforschung zunehmend hin zu selbstüberwachten (selfsupervised) und schwach überwachten (weaklysupervised) Paradigmen, die vortrainierte 2D-Foundation-Modelle (z. B. DINOv2, CLIP oder SAM) nutzen. Durch die Ausrichtung (Alignment) dieser reichhaltigen Open-Vocabulary 2D-Semantikmerkmale an räumlichen 3D-/4D-Repräsentationen mithilfe fortschrittlicher Transformer-Architekturen ist es möglich, ein robustes räumlichzeitliches Verständnis ohne dichte 3D-Ground-Truth-Daten zu erreichen. Aufbauend auf diesen Durchbrüchen konzentriert sich diese Masterarbeit auf die Entwicklung eines Foundation-Model-basierten Frameworks für die visionsbasierte 4D-Belegungsvorhersage.

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