3d semantic segmentation | BriefGPT

关键词3d semantic segmentation

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乡村地形与电力输电系统的 3D 点云数据集 TS40K
我们提出了 TS40K，这是一个包含了超过 4 万千米欧洲农村地区电力传输系统的 3D 点云数据集，用于研究监督学习算法在 3D 场景理解中的性能和关键挑战，如 3D 语义分割和 3D 目标检测的综合分析。
PDFa month ago
OpenTrench3D: 地下工程设施语义分割的摄影测量三维点云数据集
OpenTrench3D 是一种新颖的综合三维语义分割点云数据集，旨在推进地下公共设施勘测和绘图的研究与开发，该数据集涵盖了水利和供热等不同区域和主要设施，适用于跨领域迁移学习实验。
PDF3 months ago
RESSCAL3D：点云的分辨率可扩展三维语义分割
通过深度学习技术，我们提出了一种新的架构 RESCAL3D，用于对点云进行分辨率可扩展的三维语义分割，该方法在实现极快的推断速度的同时，保持了较高的性能水平。
PDF3 months ago
TTT-KD: 基于基础模型的知识蒸馏进行测试时训练用于 3D 语义分割
提出了第一个用于 3D 语义分割的测试时训练方法 TTT-KD，通过模拟知识蒸馏，适应测试时的分布转变，从而提高在分布相似和分布不同的测试样本上的性能。
PDF4 months ago
持续学习是否为现实世界的挑战做好准备？
通过使用模拟真实世界条件的新实验协议，本文验证了关于连续学习的假设，并评估迄今取得的进展。结果表明，考虑到所有方法均表现不佳，明显偏离联合离线训练的上限，这对现实环境中的现有方法的适用性提出了问题。本文旨在通过新的实验协议来倡导采用连续学习
PDF5 months ago
基于形状生成器和分类器的实例感知三维语义分割
本文提出了一种新颖的面向实例的方法，用于 3D 语义分割，通过结合几个在实例级别监督的几何处理任务来促进学习到的特征表示的一致性，具体方法使用形状生成器和形状分类器来执行每个形状实例的形状重建和分类任务，从而使特征表示能够忠实地编码结构和局
PDF7 months ago
使用视觉变换器进行更快速的三维心脏 CT 分割
心脏准确分割对于个性化血流模拟和手术干预规划至关重要。我们改进了 ViT 以适应三维体积输入，并将其与 ResNet50 和级联上采样相结合的方式构建了 TRUNet。TRUNet 在比传统的 Residual U-Net 更短的时间内收敛
PDF9 months ago
几何感知的场场变换用于三维语义分割
我们提出了一种新颖的方法，通过利用神经辐射场（NeRFs）从二维监督中进行三维语义分割，通过提取表面点云上的特征，实现了场景的紧凑表示，这种表示对于三维推理而言具有高效的采样并且适于少样本分割。我们的方法不依赖于场景参数化，可以适用于任何类
PDF9 months ago
面向城市环境中的鲁棒机器人三维感知：UT 校园对象数据集
我们介绍了 UT Campus Object Dataset（CODa），这是在德克萨斯大学奥斯汀分校采集的移动机器人自我中心感知数据集。我们的数据集包含 8.5 小时的多模态传感器数据：来自 128 通道 3D LiDAR 和两个 1.2
PDF9 months ago
MoPA: 3D 多模态先验辅助领域自适应语义分割
多模式无监督领域适应（MM-UDA）用于 3D 语义分割是一种实用解决方案，能够在自主系统中嵌入语义理解，而无需昂贵的逐点注释。本文提出了多模式先验辅助（MoPA）领域适应，以改善罕见对象的性能，并通过插入从野外收集的罕见先验对象来纠正不平
PDF9 months ago
T-UDA：序列点云中的时态无监督领域适应
通过结合输入数据的时间和跨传感器的几何一致性和均值教师方法，我们引入了一种新颖的领域适应方法，称为 T-UDA（时间 UDA），该方法在驾驶场景的 3D 语义分割任务中取得了显著的性能提升。
PDF10 months ago
基于图像到点云显著性转换的注意力引导的激光雷达分割和里程计
提出一种基于显著性引导的方法，通过利用注意力信息来改善激光雷达里程计估计和语义分割模型的性能，并通过从彩色图像到点云的显著性知识转移，构建了伪显著性数据集，提出了一种显著性引导的三维语义分割模型和基于自我监督的显著性引导激光雷达里程计网络，
PDF10 months ago
ICCVBEV-DG: 基于鸟瞰图的跨模态学习用于 3D 语义分割领域泛化
跨模态无监督领域自适应旨在利用二维 - 三维数据的互补性来克服新领域中缺乏注解的问题。本研究提出了基于鸟瞰图的跨模态学习方法，用于三维语义分割的领域泛化。通过鸟瞰图下的交叉模态学习，优化了与领域无关的表示建模，同时提出了鸟瞰图驱动的领域对比
PDFa year ago
MarS3D：多扫描三维点云语义分割的即插即用动作感知模型
提出了 MarS3D，一个用于多扫描 3D 点云的语义分割的即插即用的运动感知模块，该模块与单扫描模型灵活结合以具备多扫描感知能力，并通过丰富表示学习和增强运动感知来改善基线模型的性能。
PDFa year ago
HRHD-HK：高层和高密度城市场景的基准数据集，用于摄影测量点云的 3D 语义分割
本文提出一种高层、高密度城市点云基准数据集 (HRHD-HK)，同时对现有的 8 种语义分割算法在此数据集上进行了全面评估，实验结果表明目前的点云 3D 语义分割仍有很大提升空间，特别是对于小体积的城市对象来说。
PDFa year ago
Mx2M: 三维语义分割领域自适应中的跨模态建模
现有的跨模态域自适应方法在三维语义分割中仅通过跨模态特征匹配预测结果的 2D-3D 补充性，然而，在目标领域缺乏监督的情况下，这种补充性并不总是可靠的。我们为解决缺乏监督的问题，将蒙版建模引入该任务，并提出了一种名为 Mx2M 的方法，该方
PDFa year ago
基于标志性形状识别的低资源白盒式三维点云支撑塔语义分割
本文提出了一种低资源的白盒子模型 SCENE-Net，利用类群不变非扩张算子（GENEOs）在点云中识别签名形状，提供固有几何可解释性，在保证模型决策机制透明性的同时，使训练时间在 85 分钟、推理时间在 20ms，需要的可训练几何参数仅
PDFa year ago
CVPRGrowSP: 3D 点云的无监督语义分割
本文提出了一种叫做 GrowSP 的无监督 3D 语义分割方法，其关键在于通过逐渐增长的超点来发现 3D 语义元素，并将其分组成语义元素进行最终的语义分割。我们在多个数据集上对我们的方法进行了广泛评估，证明了其在无监督基线系统中具有优异性能
PDFa year ago
CVPR利用 2D 和 3D 网络的补充性来解决 3D 语义分割中的领域偏移
本文提出一种简单有效的多模态 3D 语义分割网络，利用来自不同传感器的信息进行语义分割并使其更加鲁棒，达到了优异的性能。
PDFa year ago
CVPR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
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
PDFa year ago