OccAny

让3D占用预测适配任意城市，开箱即用

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 12 🐛 待处理 1 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 178
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

项目预览

OccAny 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队valeoai
官网地址https://valeoai.github.io/OccAny
GitHubhttps://github.com/valeoai/OccAny
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型3d-occupancy,autonomous-driving,cvpr-2026,depth-anything,domain-generalization,foundation-models,sam2,sam3,scene-completion,semantic-segmentation
GitHub 星标★ 178
上线时间2026-02-21 00:00:00
代码更新2026-06-28
仓库体积307.5 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

OccAny 是一个面向城市级 3D 占用预测的统一框架，旨在解决传统模型在多样化和非受限城市场景中泛化能力不足的问题。它通过整合 SAM2/SAM3、MUSt3R 和 Depth Anything 3 等先进视觉基础模型，实现了对任意城市环境的通用 3D 占用预测。该框架支持多种输入模态和传感器配置，能够灵活适应不同数据源，并提供了统一的训练和推理接口，降低了使用门槛。其核心能力在于利用大规模预训练模型的特征表示，提升模型在未见场景下的鲁棒性和准确性，适用于自动驾驶、机器人导航和城市数字孪生等需要高精度空间理解的领域。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 178

核心亮点

  • 统一框架整合SAM2/SAM3、MUSt3R、Depth Anything 3，多模态特征融合能力强
  • 针对非受限城市场景设计，泛化性能优于传统专用模型
  • 支持多种传感器输入，灵活适配不同硬件平台

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持尚待完善
  • 依赖多个大型预训练模型，推理资源消耗可能较高

适用场景

  • 自动驾驶车辆的城市道路感知与障碍物预测
  • 机器人室内外导航中的空间占用建模
  • 城市数字孪生中的动态场景重建与更新

替代项目

OpenOccupancy、OccFormer、TPVFormer

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