Oct, 2022

OGC: 无监督点云刚体动力学三维物体分割

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TL;DR本文提出了一种名为 OGC 的算法，为三维点云中多个 3D 物体的分割提供了无需人工标注的自监督方法，通过挖掘顺序点云中的动态运动模式作为监督信号来实现，进而实现了多物体刚体性一致性的有效考虑和对象形状不变性，在室内和具有挑战性的室外场景中广泛评估了该方法，证明了算法在对象实例分割和一般对象分割方面的杰出性能。
3d object segmentationunsupervised learningpoint cloudobject geometry consistencymotion patterns
发现论文，激发创造
  • 让其流动：3D 流动和物体聚类的同时优化

    我们研究了从真实大规模原始点云序列中自监督估计 3D 场景流的问题，该问题对于轨迹预测或实例分割等各种任务至关重要。我们提出了一种新颖的聚类方法，允许组合重叠的软聚类和非重叠的刚性聚类表示。我们的方法在多个具有 LiDAR 点云的数据集上进行了评估，证明了优于自监督基线的卓越性能，达到了最新的技术水平。特别是在解决含有行人、骑自行车者和其他易受伤害道路用户的复杂动态场景中，我们的方法表现出色。我们的代码将公开提供。

    Apr, 2024

  • 通过自监督学习从无标签 RGB-D 视频中学习物体分割

    该论文提出了一个自超视自学的物体分割系统，其训练过程利用了点云的超分割结果，利用图匹配算法和点云配准结合检测出 3D 假标签上的再现物体模式并生成 2D 掩码。实验证明，该方法在真实和合成的视频数据集上的表现优于现有的无监督方法。

    Apr, 2023

  • 基于遮挡引导的自监督三维点云场景流量估计

    本文提出了一种新的自监督训练方法和架构，实现了三维场景流估计，优于传统的结构，包括多层融合技术在内的智能方法。研究结果在 Flyingthings3D 和 KITTI 数据集上均获得了监督和自监督训练的最新成果。

    Apr, 2021

  • 刚性三维场景流的弱监督学习

    利用物体水平推理，我们提出了一种数据驱动的场景流估计算法，适用于近期发布的无人驾驶大规模数据集。我们的方法能够提供从点流到刚性物体的全局场景理解的低级和高级线索，并在四个不同的无人驾驶数据集上展示了其有效性和泛化能力。

    Feb, 2021

  • U3DS$^3$: 无监督的三维语义场景分割

    针对任何整体三维场景，本论文提出了 U3DS$^3$ 作为一个完全无监督的点云分割方法，通过利用点云的固有信息来实现全三维场景分割，并且在 ScanNet、SemanticKITTI 和 S3DIS 数据集上提供了最新的研究成果和具有竞争力的结果。

    Nov, 2023

  • AGO-Net：基于关联引导的 3D 点云物体检测网络

    通过领域自适应将感知域中的真实场景特征与概念域中的增强场景特征进行关联，提出了一种新的 3D 检测框架，同时引入基于注意力的重加权模块，无需增加推理成本即可利用网络特征增强能力，在 KITTI 3D 检测基准测试中实现了更高的性能。

    Aug, 2022

  • 面向无监督的基于 LiDAR 点云的物体检测

    我们研究在自动驾驶场景中从 3D 点云中进行无监督对象检测的问题，提出了一种简单而有效的方法，利用点聚类、时间一致性、CNN 的平移等性质以及自我监督来改进无监督检测算法，通过在非相近区域进行自动标记扩展到远距离，从而实现了零 - shot 方式的对象检测，能够在稀疏、远距离区域进行检测，同时在更多迭代自我训练的过程中不断改进。我们提出了基于碰撞距离的新的规划感知度量来更好地衡量模型在自动驾驶场景中的性能。我们在 PandaSet 和 Argoverse 2 Sensor 数据集上展示了我们的无监督对象检测器显著优于无监督基线的性能，证明了自我监督与对象先验相结合可以实现野外对象发现的潜力。

    Nov, 2023

  • 基于局部刚性先验的自监督三维场景流估计和运动预测

    本文研究了基于自监督学习的点云中的 3D 场景流估计和无类别运动预测，通过分片刚性运动估计生成伪场景流标签进行自监督学习，实验证明该方法在自监督场景流学习方面取得了新的最先进性能，并在 nuScenes 数据集上显着优于之前最先进的自监督方法的类别无关运动预测。

    Oct, 2023

  • 基于遮挡引导的 3D 点云场景流估计

    本文介绍了一种新的 3D 场景流估计架构 OGSF-Net，它能够更准确地预测空间流，并在 Flyingthings3D 和 KITTI 等关键数据集中达到最先进的结果，是首个在点云上估计 3D 场景流的架构。

    Nov, 2020

  • GIPSO：基于几何信息传播的 3D LiDAR 分割在线自适应

    本文主要研究了自动驾驶中 3D 点云语义分割的问题，提出了一种新的面向场景推理的算法框架，并针对领域变化以及使用合成数据时的挑战性问题进行了研究，提高了算法的稳定性和实际性能。

    Jul, 2022