Jun, 2023

PANet: 稀疏实例提议和聚合的 LiDAR 全景分割

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TL;DR本篇论文提出了名为 PANet 的新型 LiDAR 宽景分割 (LPS) 框架，采用便于生成稀疏种子点的平衡采样，泡沫位移和连通组件标签算法直接将物点分组形成实例，通过实例聚合模块来提高大型物体的 LPS 性能。与其他文献相比，在 SemanticKITII 验证和 nuScenes 验证中，PANet 在宽景分割任务中的表现达到了最高水平。
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发现论文，激发创造
  • EfficientLPS: 高效的激光雷达全景分割

    本文提出了一种名为 EfficientLPS 的创新型自顶向下的 LiDAR 全景分割框架来解决 LiDAR 点云分割中的多个挑战，包括距离依赖的稀疏性、严重遮挡、大规模变化和重投影误差，并在两个大型 LiDAR 数据集上实现了状态 - of-the-art 的效果。

    Feb, 2021

  • 基于激光雷达的全景分割与追踪

    本文提出了一个简单而有效的基于检测的网络，用于激光雷达全景分割和追踪任务，通过使用点级别注释训练目标实例检测分支，以及使用轨迹级别监督回归模态中心和物体范围来获取细粒度实例段，该方法在多个 3D/4D LPS 基准测试中表现出色，超过最新的基于查询的模型，建立了新的开源模型的最新技术水平。

    Oct, 2023

  • CPSeg：基于 3D LiDAR 点云的无聚类全景分割

    提出了名为 CPSeg 的新型实时端到端全景分割网络，该网络采用共享编码器、双解码器和无聚类实例分割头，以动态支柱化前景点，通过学习嵌入来获得实例标签，并通过成对嵌入比较找到连接柱来转化传统的基于提案或聚类的实例分割为二元分割问题。在 SemanticKITTI 和 nuScenes 两个大规模自动驾驶数据集上进行了基准测试，结果表明 CPSeg 在两个数据集上都达到了实时方法的最先进水平。

    Nov, 2021

  • Panoptic-PolarNet：无需提议的 LiDAR 点云全景分割

    提出了一种名为 Panoptic-PolarNet 的快速而强健的 LiDAR 点云全景分割框架，使用极坐标鸟瞰图表示进行语义分割和类无关实例聚类，以解决城市街景中实例的遮挡问题，实验结果表明 Panoptic-PolarNet 在 benchmark 数据集上表现优异。

    Mar, 2021

  • 大规模 LiDAR 点云中精确实例分割的研究

    研究通过聚类策略和点嵌入来改进全景分割的实例分割步骤，以解决同一个语义类别附近实例分割的挑战，实验证明该策略的有效性和多样性。

    Jul, 2023

  • Panoptic-PHNet: 通过聚类伪热度图实现实时高精度 LiDAR 全景分割

    本文提出了一种快速高效的基于 LiDAR 的 Panoptic-PHNet 框架，其引入簇伪热图作为新的范例，提出了 knn-transformer 模块来精确回归前景点之间的相互作用，并将细粒度体素特征与不同感受野的 2D 俯瞰视图（BEV）特征融合，通过在 SemanticKITTI 数据集和 nuScenes 数据集上的大量实验证明 Panoptic-PHNet 超过了最先进方法，在真实时间内实现了极高的性能。

    May, 2022

  • 高效 LiDAR 全景分割的稀疏跨尺度注意力网络

    通过稀疏跨尺度注意力网络，结合全局体素编码注意力捕捉实例上下文的长距离关系，以提高过分割大型对象的回归精度，并采用实例中心的稀疏无类表示来处理面积聚合点，实现稀疏卷积以减少网络计算量。在 SemanticKITTI 数据集上，我们的方法在 3D LiDAR 全景分割任务中取得了很大进展，以实时推理速度获得了第一名。

    Jan, 2022

  • 基于激光雷达的全景分割技术研究：动态偏移网络

    本文提出了 Dynamic Shifting Network (DS-Net)，作为点云领域强大的全景分割框架，具有端到端的语义和实例分割能力，采用可变核函数的动态偏移聚类模块，采用基于共识的融合来应对语义和实例预测之间的分歧，并在 SemanticKITTI 和 nuScenes 数据集上取得了优秀的性能表现。

    Nov, 2020

  • Panoster: 基于端到端的 LiDAR 点云全景分割

    本文提出了一种名为 Panoster 的新型无需分类器的全景分割方法，通过学习聚类解决方案来生成类不可知分割，不仅快速而且能够在 SemanticKITTI 基准测试中超过现有方法，并展示了如何在现有的语义架构中灵活地有效地应用我们的方法来提供全景预测。

    Oct, 2020

  • 基于几何一致性和语义感知对齐的 LiDAR - 相机全景分割

    我们提出了第一个激光雷达 - 相机全景分割网络（LCPS），通过三阶段的激光雷达 - 相机融合策略，在 NuScenes 数据集上改进了约 6.9% 的 PQ 性能，进一步的实验证明了我们的新框架的有效性。

    Aug, 2023