Nov, 2023

DepthSSC: 深度空间对齐和动态体素分辨率的单目三维语义场景补全

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TL;DR基于单目摄像机的三维语义场景完成研究，提出了 DepthSSC 方法，通过 ST-GF 模块和几何感知体素化相结合，动态调整体素分辨率，考虑三维空间的几何复杂性，以确保空间与深度信息的精确对齐，成功解决了以往方法中存在的空间错位和畸变问题。通过在 SemanticKITTI 数据集上的评估，DepthSSC 不仅表现出在捕捉复杂的三维结构细节方面的有效性，还取得了最先进的性能。我们相信 DepthSSC 为基于单目摄像机的三维语义场景完成研究提供了新的视角，并希望它能激发更多相关研究。
3d semantic scene completionmonocular camerasalignmentgeometric-aware voxelizationsemantickitti dataset
发现论文，激发创造
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    Mar, 2020

  • 来自单个深度图像的语义场景补全

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    Nov, 2016

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    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

  • 3D 语义场景补全：一项调查

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    Mar, 2021

  • 利用色彩和深度的语义场景完整性：初步实验

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    Feb, 2018

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    MonoScene 提出了一种 3D 语义场景完成（SSC）框架，该框架从单个单眼 RGB 图像推断出场景的密集几何和语义，在 2D 和 3D UNets 的连续 2D 和 3D 特征投影的基础上引入了 3D 上下文关系先验以强制实现空间 - 语义一致性。与先前的研究不同的是，该框架在联合推断其语义的同时解决了 2D 到 3D 的场景重建问题。实验表明，我们在所有指标和数据集上均优于先前的研究，甚至能够虚构出超出镜头视野的逼真场景。

    Dec, 2021

  • $α$-SSC：基于摄像头的不确定性感知的 3D 语义场景补全

    提出了一种考虑不确定性的基于摄像头的三维语义场景完成方法，同时提出了一种层次化的置信度预测方法，能够增强几何完成和语义分割准确性，提高安全关键类别的占用召回率，实现更小的预测集大小并保持指定的覆盖保证，为自主感知系统的准确性和鲁棒性带来显著进展。

    Jun, 2024

  • PanoSSC：探索用于自动驾驶的单目全景三维场景重构

    通过在三维体素场景中进行全景分割的研究，我们提出了一种实例感知的占据网格模型 PanoSSC，可以有效地提取单个对象，将几何重建、三维语义分割和三维实例分割统一到 PanoSSC 框架中，并提出了用于评估全景体素的新指标。在 SemanticKITTI 语义场景完成基准测试中，我们的方法取得了有竞争力的结果。

    Jun, 2024

  • 级联上下文金字塔用于全分辨率 3D 语义场景补全

    本研究提出了一种新的深度学习框架 CCNPNet，它采用级联金字塔结构模型和引导型残差细化模块，可从单张深度图像中推断出体素化 3D 场景的占用率和语义标签，并在 SUNCG 和 NYU 数据集上取得了优于现有方法的高质量 SSC 结果。

    Aug, 2019

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    提出了一种名为各向异性卷积的新模块，用于解决语义场景补全任务中物体或材料形状、布局和可见性变化的挑战，该模块能够在体素上进行维度各向异性的建模，通过在多个各向异性卷积模块中堆叠，进一步增强了体素模型的建模能力，在两个语义场景补全基准测试上表现优越。

    Apr, 2020