Nov, 2020

利用本地深度隐函数对 LiDAR 数据进行语义场景补全

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TL;DR本文提出了一种新型的场景分割网络，基于本地 Deep Implicit Functions 的方法，用于语义场景补全，并将其在经过语义注释的 LiDAR 扫描上验证了其性能的优越性。
semantic scene completion3d geometryscene segmentation networkdeep implicit functionslidar scans
发现论文，激发创造
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    Sep, 2021

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    本文针对通过单视图深度图来获取场景的完整三维体素表示和语义标签的语义场景完成任务，提出了一种端到端三维卷积神经网络 SSCNet，该网络能够同时输出所有摄像机视图锥体中体素的占用和语义标签。SSCNet 使用基于扩张的三维上下文模块来高效地扩展感受野并进行三维上下文学习。实验结果表明，该联合模型比各自解决每个任务的方法表现更好，并且在语义场景完成任务上优于替代方法。

    Nov, 2016

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    Oct, 2020

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    本文提出了 S3CNet，一种基于稀疏卷积的神经网络，从统一的 LiDAR 点云中预测语义完成场景，并在 3D 任务上取得了最先进的结果

    Dec, 2020

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    使用扩散模型方法在单个 3D LiDAR 扫描中完成场景实现了比最先进的完成场景方法更多细节的场景，为扩散模型应用于场景规模点云数据的进一步研究提供了支持。

    Mar, 2024

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    Dec, 2017

  • 利用色彩和深度的语义场景完整性：初步实验

    本文研究以 RGB 彩色通道提升 SSCnet 在场景补全和语义标签方面的表现

    Feb, 2018

  • LISNeRF 绘图：基于语义神经场的大规模三维场景基于 LiDAR 的隐式绘图

    本文提出了一种通过 LiDAR 测量单独重建大规模三维语义场景的新方法，使用隐式表示进行建模。通过浅层多层感知机（MLPs）从隐式特征解码出语义信息和有符号距离值，并采用自监督策略和伪监督策略进行隐式特征和 MLPs 参数的联合优化，最后利用 Marching Cubes 算法对场景进行推断阶段的细分和可视化。与当前最先进的 3D 建图方法相比，我们的框架在三个真实数据集，SemanticKITTI，SemanticPOSS 和 nuScenes 上表现出了很高的效果和效率。

    Nov, 2023

  • EdgeNet: 从单个 RGB-D 图像完成语义场景

    本文介绍一种新策略，通过边缘检测和翻转截断有符号距离来在 3D 空间中编码颜色信息，同时提出了 EdgeNet，一种能够处理深度和边缘信息的新型端到端神经网络结构，实验结果表明该方法相比现有技术在真实数据上提高了 6.9 % 的性能表现。

    Aug, 2019

  • 基于半监督结构先验的 3D 草图感知语义场景补全

    本文提出了一种基于几何学的策略来将深度信息与低分辨率体素表示相结合，通过 3D 素描感知特征嵌入编码几何信息并采用半监督先验学习策略来引导占用推理和语义标签的推断，该方案在三个公共基准测试中一致优于现有技术。

    Mar, 2020