CVPRMar, 2023

简化：降低 3D 点云语义分割的任务和模型复杂度

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TL;DR本文提出了一种基于稀疏深度可分离卷积模块的新型管道，该管道通过减少网络参数数量并保留整体任务性能，需要更少的地面真实注释来实现优越的分割准确性，并提出了一个新的用于处理 3D LiDAR 点云数据的样本下采样方法，与现有方法相比具有更好的性能，同时在有限的训练数据上也表现出显着的性能提高。
3d lidar point cloud datasemi-supervised semantic segmentationsparse depthwise separable convolutionspatio-temporal redundant frame downsamplingsoft pseudo-label method
发现论文，激发创造
  • 基于弱监督的语义点云分割：朝着少 10 倍标签的方向发展

    本论文提出了一种弱监督点云分割方法，可以在训练阶段仅标记极少量点，通过学习梯度近似和利用额外的空间和颜色平滑约束来实现，性能接近或甚至优于全监督的方法，具有很高的实用性。

    Apr, 2020

  • 半监督学习在动态场景三维 LiDAR 数据语义分割中的应用

    本文研究在自动驾驶应用中对动态场景中的 3D LiDAR 数据进行语义分割。通过使用 3D LiDAR 数据，构建了一个包括范围图像分割、样本生成、数据关联、跟踪级别注释和半监督学习等方面的语义分割系统，使用半监督学习并结合约束数据和少量标注数据对 CNN 分类器进行训练，设计了一种特殊的损失函数，其中鼓励将约束数据分配到同一语义类别。实验表明，少量标注和大量约束数据的组合显著提高了该方法的有效性和场景适应性，效果比以往的方法提高了 10% 以上。

    Sep, 2018

  • 基于基础模型的弱监督激光雷达语义分割

    本文提出了使用散点图对图像进行注释，然后利用 SAM（一种基本模型）为图像生成语义分割标签。通过使用相机和 LiDAR 的内在和外在参数将图像的分割标签映射到 LiDAR 空间，我们获得了点云语义分割的标签，并发布了 Scatter-KITTI 和 Scatter-nuScenes，这是第一个利用基于图像分割的 SAM 进行弱监督点云语义分割的作品。此外，为了减小稀疏注释获取的错误伪标签对点云特征的影响，我们提出了一种用于 LiDAR 语义分割的多模态弱监督网络，称为 MM-ScatterNet。该网络通过引入多模态特征和点云特征之间的一致性约束，增强了点云的表示学习。在 SemanticKITTI 数据集上，我们仅使用 0.02％的注释数据就实现了 66％的全监督性能，在 NuScenes 数据集上，仅使用 0.1％的标记点就实现了 95％的全监督性能。

    Apr, 2024

  • 深度投影三维语义分割

    本文提出了一种基于 2D-CNN 和多模态网络架构的点云语义分割方法，将点云数据投影到 2D 平面，避免了 3D-CNN 方法中立方体体素化降低空间分辨率和增加内存消耗的限制，并在 Semantic3D 数据集上达到了相对增益 7.9％的最新最佳结果。

    May, 2017

  • 不是所有点都相同：学习针对 3D LiDAR 点云的高效点检测器

    本文提出了一种高效的基于点云的 3D 检测器 IA-SSD，利用可学习的面向任务的实例感知下采样策略分层选择感兴趣物体的前景点，进一步估计精确的实例中心，并采用仅编码器架构实现。大规模检测基准测试表明，该模型具有卓越的速度性能，能够以 80 个以上的速度在 KITTI 数据集上进行实时检测。

    Mar, 2022

  • 使用随机采样学习大规模点云的语义分割

    本研究旨在提出一种减少计算量、以大规模点云直接推断每个点的语意的神经架构，该方法采用随机采样而非较复杂的点选择方法，然后配备一种新的局部特征汇聚模块以生成具有准确语意的结果，演示数据表明我们的方法具有比现有方法高 200 倍的速度和最先进的分类精度。

    Jul, 2021

  • 激光雷达标注就是您所需的

    通过使用卷积神经网络和激光雷达数据，本研究旨在提高图像分割的效率，特别是在自动驾驶系统中的道路表面分割任务中，通过减少标注工作量并在不降低分割质量的情况下训练图像分割模型。

    Nov, 2023

  • 从稀疏点到稠密点云：通过有限的 LiDAR 数据增强 3D 检测

    提出了一种结合单目和基于点云的三维检测的平衡方法，使用低成本、低分辨率的传感器获取仅有 512 个点，然后将这有限的三维信息与单张图像结合重建完整的三维点云，通过与多模态现成的三维检测器结合使用，使得三维检测的准确率相比于最新的单目检测方法提高了 20%，相对于基准多模态方法在 KITTI 和 JackRabbot 数据集上提高了 6% 到 9%。

    Apr, 2024

  • 3D-MiniNet: 从点云学习 2D 表示，用于快速高效的 3D 激光雷达语义分割

    本研究提出了一种新的 LIDAR 语义分割方法，称为 3D-MiniNet，该方法结合了 3D 和 2D 学习层。该方法利用投影学习模块提取 3D 数据的局部和全局信息，并通过后处理模块将 2D 语义标签重新投影到 3D 空间中，在 SemanticKITTI 和 KITTI 公共基准测试中表现出比以前的方法更快、更节约参数的优势，并得到了最先进的结果。

    Feb, 2020

  • 基于 RGB 和 LiDAR 融合的自动驾驶 3D 语义分割

    本文旨在研究基于传感器融合技术的三维语义分割，将 RGB 图像转化为 LiDAR 所使用的极坐标网格映射表示，并设计了早期和中期融合架构，同时提出了融合两种算法的混合融合结构。在 KITTI 数据集中评估了所提出算法的效果，并相对于仅使用 LiDAR 的基线模型，在两种最先进的算法 SqueezeSeg 和 PointSeg 上分别提高了 10% 的分割精度。

    Jun, 2019