0. 简介 3D占据预测在机器人感知和自动驾驶领域具有重要的潜力，它将3D场景量化为带有语义标签的网格单元。最近的研究主要利用3D体素空间中的完整占据标签进行监督。然而，昂贵的注释过程和有时模糊的标签严重限制了3D占据模型的可用性和可扩展性。为了解决这个问题，《RenderOcc: Vision-Centric 3D Occupancy Prediction with 2D Rendering