#Occupancy Prediction (1)

FreeOcc：免训练的具身开放词汇占据预测

现有占据预测依赖大规模体素标注且跨环境泛化极差，换到未见场景时逐类分数直接归零。FreeOcc 是第一个免训练的开放词汇占据预测框架：SLAM 骨干给位姿与稀疏几何，几何锚定高斯更新构造稠密 3DGS 地图（光线对齐各向异性初始化 s∥=γ·s⊥，高斯中心固定为 SLAM 点），视觉语言模型把开放词汇语义挂到高斯原语上，概率式高斯到占据投影产出可在线查询的体素占据场，全程没有任何可学习参数服务于占据任务。在 EmbodiedOcc-ScanNet 上单目 31.29/13.86、RGB-D 34.40/15.84 IoU/mIoU，超过自监督方法两倍以上；几何 IoU 对次优 DROID-Splat 提升 76.1%；论文同时提出 ReplicaOcc 基准，学习型基线在此集体塌到 0.00-0.01，FreeOcc 零样本迁移到 55.65/20.90，并以 25 FPS 在 RealSense D435i 真机流上在线运行。