近处精细远处稀疏
与均匀体素表示不同，该网络用八叉树自适应分配体素粒度，仅对少数体素扩展分辨率，从而在保持性能的同时大幅降低计算与存储开销。
Tianyu, Yang · Qian, Yeqiang · Yan, Weihao · 王春香 · 杨明
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2024
感知远近不同区域对体素粒度的要求不同，八叉树让远处区域更可能使用粗粒度，近处更可能使用细粒度，从而更合理地分配计算资源。
通过八叉树结构，模型可以对不同空间部分采用不同体素粒度，仅对少量体素扩展分辨率，从而避免均匀体素扩展时计算和存储需求的三次方增长。
在 nuScenes、SemanticKITTI 和 Waymo 数据集上，方法都能以更快的速度和更少的训练内存扩展到更细的粒度。