CVPRApr, 2023
野外环境下的 3D 语义分割：学习针对恶劣环境点云的通用模型
3D Semantic Segmentation in the Wild: Learning Generalized Models for Adverse-Condition Point Clouds
Aoran Xiao, Jiaxing Huang, Weihao Xuan, Ruijie Ren, Kangcheng Liu...
TL;DR通过介绍一个适用于各种恶劣天气条件的点云数据集 SemanticSTF，我们研究了在两种情况下的全天候 3D 语义分割模型的建模：1）从正常天气数据自适应到恶劣天气数据的领域适应性 3DSS; 2）从正常天气数据学习全天候 3DSS 模型的领域通用性 3DSS，我们设计了领域随机化技术，交替随机化点云的几何样式和聚合它们的嵌入，最终导致一个可改善各种恶劣天气下 3DSS 的通用模型。