LetOccVote: Learning Weakly Supervised 3D Occupancy through Consensus
arXiv:2609.04846v1 提出 LetOccVote，一种基于共识的弱监督 3D 占据预测框架。该方法利用跨帧投票机制优化几何与语义监督：通过深度投票利用跨帧几何一致性修正伪深度并剔除矛盾估计；通过语义投票在共享 3D 空间聚合伪语义观测以识别可靠证据。LetOccVote 仅依赖 2D 伪标签进行训练，无需 3D 占据标注。在 Occ3D-nuScenes 数据集上，该方法取得 53.27 IoU 和 20.39 mIoU，达到同类方法的最高性能。