通过使用 LiDAR 传感器和场景语义，我们提供了一种新的仅依靠 LiDAR 传感器的增强型原始扫描的稠密伪点云框架，无需摄像机，该框架首先利用分割模型从原始点云中提取场景语义，然后使用多模态的域转换器生成伪图像分割和深度提示，从而生成一种富含语义信息的稠密伪点云，并通过引入新的语义引导投影方法增强检测性能。

Sep, 2023

本研究通过提出基于 CycleGAN 架构的域自适应框架，在从真实 3D LiDAR 传感器获取的鸟瞰（BEV）点云图像上检测车辆时，将合成的点云数据与真实点云数据之间的领域转移缩小，相对于常规方法提高了超过 7% 的平均精确度分数。

May, 2019

本文提出了一个从电脑游戏中快速生成带有准确点级别标签的点云的框架，可用于深度学习算法的训练和神经网络的鲁棒性测试并提出了自动标定方法，实验表明将生成的合成数据与训练数据集相结合可显著提高点云分割的准确性 (+9%)，通过从用户配置场景的点云进行神经网络的测试和重新训练，可以修复神经网络的弱点 / 盲点。

Mar, 2018

通过探索图像和点云之间的关系并设计有效的特征对齐策略，我们提出了一种新颖的方法来解决具有挑战性的跨模态和跨域自适应任务，在没有任何 3D 标签的情况下，我们的方法利用 KITTI360 和 GTA5 的知识，在 SemanticKITTI 上达到了 3D 点云语义分割的最先进性能，相比现有的无监督和弱监督基准。

Sep, 2023

探索通过改进人们的能力来创造大规模注释的航空摄影测量点云的 3D 数据生成方法，利用开源地理空间数据和商业软件来生成精确的语义和实例注释，提出 STPLS3D 数据集并在其上进行的实验表明了该数据集的有效性和质量。

Mar, 2022

通过生成伪 LiDAR 点云并进行对象级领域对齐和地图信息的上下文感知放置，我们提出了一种名为 PGT-Aug 的方法，用于处理典型的由实际数据采集引起的类别不平衡问题。我们在多个基准数据集上进行了广泛实验证明了我们方法的优越性和通用性，尤其是在由不同 LiDAR 配置捕获的领域差异较大的数据集上。

Mar, 2024

本文介绍了一种半监督点云语义分割方法，使用伪标签指导其损失函数，并提出了一种基于对比损失的方法来增强特征表示和模型的泛化能力。实验证明，该方法在三个数据集上都可以有效地提高预测质量。

Oct, 2021

利用深度学习模型和合成技术从不同角度生成额外的 LiDAR 点云数据，为自动驾驶汽车提供多样化的训练数据，以增强模型的稳健性。

Aug, 2023

论文介绍了一个名为 SynthCity 的新型开放式数据集，可以提供一个用于深度学习自动分类三维点云数据的高质量的数据源。采用合成数据进行预训练网络是可能的解决方案。本文的贡献在于介绍了一种基于 3D 虚拟环境生成的全色移动激光扫描点云的数据集。

Jul, 2019

本文介绍了一种利用自动生成的样本和伪标签的自适应框架来提高点云场景流预测模型在不同场景下的泛化性能的方法。

Mar, 2022