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3d lidar point clouds
搜索结果 - 4
SPOT: 自动驾驶的可扩展三维预训练方法通过占用预测
3D LiDAR 激光雷达点云的标注是耗时且耗能的，为了减轻标注的负担，本文提出了 SPOT 方法，该方法通过占据预测进行可扩展的预训练，从而学习可转移的 3D 表征，并在不同数据集和任务的标签效率设置下展示了其有效性。
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10 months ago
VAPOR：离线强化学习下的户外植被全向腿式机器人导航
通过离线强化学习，基于高度、强度和密度的 3D LiDAR 点云，目标成本图和处理过的自体感知数据作为状态输入，我们提出了一种用于无结构、密集植被的室外环境中自主四足机器人导航的新方法。通过满足机器人运动特性且避免困在植被中，我们的方法在复
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10 months ago
CMDFusion: 交叉模态知识蒸馏的双向融合网络用于激光雷达语义分割
我们提出了一种具有交叉模态知识蒸馏的双向融合网络（CMDFusion），通过 2D 到 3D 融合和 3D 到 2D 融合显式和隐式增强了 3D 特征，并通过从 2D 网络到 3D 网络的蒸馏传递 2D 知识，使得 3D 网络能够根据 3D
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a year ago
Locus: 使用 LiDAR 基于时空高阶池化的地点识别
本文提出 Locus，一种使用 3D LiDAR 点云的新型地点识别方法，在大规模环境中提取和编码场景中与组件相关的拓扑和时间信息，并使用二阶池化和非线性变换聚合这些多层特征以生成不变于输入特征排列的固定长度全局描述符。该方法在 KITTI
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4 years ago
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