CVPRMar, 2023

SCPNet：点云上的语义场景补全

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TL;DR提出了三种解决方案，包括对完成子网络的重新设计，使用知识蒸馏从多帧模型中提取知识以及完成标签修正，并在 SemanticKITTI 和 SemanticPOSS 数据集上进行了扩展实验。SCPNet 表现出比竞争对手更好的结果，展示了场景完成中学习到的知识对语义分割任务的有益性。
发现论文，激发创造
  • SCP：场景补全预训练用于 3D 物体检测

    通过场景补全预训练（SCP）方法来增强 3D 物体检测器的性能，SCP 具有改进点云模型初始化、消除对额外数据集的需求、减少标注数据量的三个关键优势，并能够使现有的 3D 检测器仅依赖 20% 标注数据即可实现相当性能。

    Sep, 2023

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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

  • PointSSC：基于协作车辆 - 基础设施点云的语义场景完善基准评测

    实现语义场景补全 (SSC) 的 PointSSC 是首个针对语义场景补全的车辆基础设施合作点云基准，其利用点云作为轻量级替代方案，旨在提供语义标签的室外点云场景基准测试，准确度量验证真实导航中语义点云补全的进展。

    Sep, 2023

  • 3D 语义场景补全：一项调查

    本文综述了语义场景完整性（SSC）技术，重点分析了问题的方法和数据集，并对 SoA 在最流行的数据集上的性能进行了评估和分析。

    Mar, 2021

  • 基于摄像头的稀疏引导网络的三维语义场景补全

    使用密集 - 稀疏 - 密集的设计，采用几何先验和占据信息，从语义感知和占据感知种子体素中扩散语义，实现基于相机的语义场景完成 (SSC) 框架。在 SemanticKITTI 数据集上的实验结果表明，该方法优于现有的最先进方法。

    Dec, 2023

  • S3CNet: 面向 LiDAR 点云的稀疏语义场景补全网络

    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

  • 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

  • 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

  • 基于深度的语义场景完形填空与位置重要性感知损失

    本文提出了基于单个深度输入的混合网络 PALNet，利用两个流提取 2D 和 3D 特征，使用细粒度深度信息有效捕获场景的上下文和几何线索，并提出了 Position Aware Loss 以确定不同位置的重要性，从而使得场景的不同部分能够得到更好的恢复。文章的实验结果表明了所提出方法的有效性及卓越性能。

    Jan, 2020

  • 语义场景补全：基于点 - 体素视角的差异化处理

    本文介绍了一种名为 Semantic Scene Completion 的任务，提出了一个使用点和体素来预测 3D 场景语义和占用表示的点 - 体素聚合网络，该网络使用深度点流来高效捕捉场景中的语义信息，以及只含两个 3D 卷积层的轻量化体素流来保持场景的局部结构。通过使用各向异性体素聚合操作融合体素流中的结构细节，以及使用基于语义标签的传播模块来增强点流中的上采样过程，该模型在两个基准测试中超过了当前最先进技术。

    Dec, 2021