Jun, 2023

LiDAR 配置对越野语义分割性能分析

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TL;DR本文研究了 LiDAR 配置转变对三维 LiDAR 点云语义分割模型性能的影响，结果表明传感器和空间域转变显著影响了基于 LiDAR 的语义分割模型的性能，更高分辨率的传感器对相同类型的传感器性能优化，并且当存在空间域变化时，更高分辨率不一定导致更好的性能。
lidarsemantic segmentationsensor configurationspatial domainresolution
发现论文，激发创造
  • 离线激光雷达基于强度的语义分割

    通过使用 LiDAR 强度参数来增强离线道路环境下的物体分割，我们的方法在 RELLIS-3D 数据集上得到了有希望的结果，为学习基于语义分割框架的预测准确性提供了补充输入。

    Jan, 2024

  • 汽车传感器的混合点云语义压缩：性能评估

    本文提出了一个管道，用于在汽车场景中高效压缩 LiDAR 观测数据，首先利用 RangeNet++，一个用于语义推断点标签的深度神经网络来减少信道负载，其次是使用 Draco 对选择的点进行压缩，实验证明该方法可以在 LiDAR 的帧率下实现实时性。

    Mar, 2021

  • 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

  • 基于 LiDAR 的语义分割模型鲁棒性基准测试

    本文旨在全面分析 LiDAR 语义分割模型在各种损坏情况下的鲁棒性，并通过提出的新基准 SemanticKITTI-C 系统地研究了 11 种不同的 LiDAR 语义分割模型。根据对实验的观察和分析，我们发现输入的表示对模型的鲁棒性起着至关重要的作用，并提出了一种改进的模型 RLSeg，通过简单而有效的修改方法，极大地提高了模型的鲁棒性。

    Jan, 2023

  • UniLiDAR：消除不同 LiDAR 之间的领域差距以实现持续学习

    该研究旨在发展一种统一模型，能够处理不同的 LiDAR 数据集，实现多个数据集的训练和在异构平台上的部署，通过几何重新对齐和语义标签映射来促进训练并减少性能下降。通过在 OpenOccupancy-nuScenes 和 SemanticKITTI 两个著名数据集上进行全面实验，验证了 UniLiDAR 在填补 LiDAR 领域差距方面的有效性，相比直接合并数据集训练的模型，其占有率预测的 mIoU 分别提高了 15.7% 和 12.5%，并且优于在个别数据集上训练的多种最先进方法。

    Mar, 2024

  • LiDAR 语义分割的即时域增强

    本文提出一种快速、灵活的 LiDAR 数据增强方法 LiDomAug，在语义分割任务中结合了学习方法，使得算法能够更好地适应不同规格的 LiDAR 传感器，从而提高了领域自适应能力，并在 SemanticKITTI 和 nuScenes 数据集上取得了最新的领域自适应性能，同时提出了适用于多种 LiDAR 配置的无传感器模型。

    Mar, 2023

  • 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

  • 多域 LiDAR 语义分割之路 —— 步行您的 LiDOG

    该论文设计了第一个实验环境，研究激光雷达语义分割的域泛化问题。通过提出一种具有传输学习功能的网络模型，有效地减少了领域之间的差距，从而解决了同领域分割方法不能满足跨领域泛化问题的难题。

    Apr, 2023

  • 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

  • Cylinder3D：一种有效的用于驾驶场景 LiDAR 语义分割的三维框架

    本文提出了一种基于 Cylinder3D 的 3D 点云语义分割方法，利用 3D 拓扑和结构信息，采用 3D 表征和网络模型，并引入基于尺度分解的上下文建模模块，实现对汽车驾驶场景的 LiDAR 数据进行高效准确的分割。

    Aug, 2020