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训练最先进的激光雷达分割模型的实证研究
在自动驾驶领域，精确分割 LiDAR 数据对于理解复杂的 3D 环境至关重要。为了解决传统方法中零散、独立的代码库的问题，以及统一推进和公平比较模型的问题，我们引入了 MMDetection3D-lidarseg。作为一种综合性工具箱，它旨
PDFa month ago
灵活深度完成的渐进解耦与调制
提出了一种渐进的深度解耦和调制网络，通过将深度范围分解为多个范围，并自适应地生成多尺度稠密深度图，以解决现有深度离散化方法在不同场景中受深度分布变化影响导致子优化场景深度分布先验的问题。
PDF2 months ago
基于 Sentinel 数据，以 10 米分辨率估算建筑物高度
通过结合 Sentinel-1 的 SAR 数据、Sentinel-2 的光学数据和建筑物轮廓提供的形状数据，本研究建立了一套空间 - 光谱 - 时间特征数据库，提取这些特征并建立了基于随机森林模型的建筑物高度模型，通过模型集成方法和 Li
PDF2 months ago
CVPRDiL-NeRF：透视街景中的激光雷达神经辐射场探究
利用 Lidar 数据改善街景下基于神经辐射场的光线追踪和视图合成技术。
PDF2 months ago
CMU-Flownet：在遮挡场景中探索点云场景流估计
在 LiDAR 数据中，遮挡对点云帧对齐造成了困扰，而现有的场景流模型主要在无遮挡的数据集上测试，未能充分解决这一挑战。为了应对这些问题，我们提出了一个新的方法 ——Correlation Matrix Upsampling Flownet
PDF3 months ago
CVPREnCoMP: 提升的秘密机动规划的离线强化学习
提出了一种增强型导航系统，使机器人能够识别和利用自然和人工的环境特征作为掩护，从而减少对潜在威胁的暴露，并以高效的方式进行导航。通过使用 LiDAR 数据生成高保真度的掩护地图和潜在威胁地图，我们的感知管道提供了对周围环境的全面理解。通过使
PDF3 months ago
CVPRRadarDistill：通过从激光雷达特征进行知识蒸馏，提升基于雷达的物体检测性能
通过使用 LiDAR 数据，RadarDistill 提出了一种新的知识蒸馏（KD）方法，可以改善雷达数据的表示，成功地将 LiDAR 特征的理想特性转移到雷达特征中，从而实现了基于雷达的物体检测任务的最先进性能，并显著改进了相机 - 雷达
PDF4 months ago
小巧、多功能且强大：一种范围视图感知框架
通过新颖的多任务框架，利用纯卷积架构的小型、多功能、强大的（SVM）网络，提升了范围视图表达的 3D 检测性能，并在无需额外模块的情况下，无缝集成了语义分割和全景分割任务，取得了新的状态最佳检测性能。
PDF4 months ago
CVPRSeMoLi: 随波逐流
我们提供了一种基于运动线索的半监督目标检测方法，结合启发式聚类方法和物体跟踪器，使用运动物体的伪标签作为监督信号，在 Lidar 数据中训练三维物体检测器。我们通过利用场景流估计中的最新进展获取点轨迹，并从中提取长期的、与类别无关的运动模式
PDF4 months ago
SegmentAnyTree：一种基于激光扫描数据的传感器和平台无关的树木分割深度学习模型
该研究使用深度学习模型推进了激光雷达数据中的个体树冠分割，适用于不同的激光扫描类型：机载（ULS），地面（TLS）和移动（MLS）。它解决了 3D 森林场景分析中在不同数据特征之间的可转移性挑战。研究评估了模型在平台（ULS，MLS）和数据
PDF5 months ago
VoxelKP：基于体素的网络结构用于 LiDAR 数据中的人体关键点估计
VoxelKP 是第一个专为从 LiDAR 数据中进行 3D 关键点估计的单阶段完全稀疏网络，通过提出稀疏选择性卷积核、稀疏盒子注意力、空间编码和混合特征学习等四个创新方法，在 Waymo 数据集上实现了与当前最先进模型相比 27% 的 M
PDF7 months ago
基于激光雷达的挪威树种识别与深度学习
利用 LiDAR 数据，我们提出了一种基于深度学习的树种分类模型，该模型能够将树木种类分为四类（挪威云杉、苏格兰松树、桦树和背景），通过国家森林清查的现场样地验证，我们的模型在宏平均精确度上获得了 0.70 的得分，接近于航空或航空和 Li
PDF8 months ago
ROSS: 雷达越野语义分割
在该研究中，我们使用 LIDAR 数据和已标注的离路 LIDAR 数据集来生成 RADAR 标签，并将 RADAR 数据表示为图像，从而应对离路情景下 RADAR 数据的语义分割的固有复杂性。通过实际数据集的验证，我们的实用方法突显了 RA
PDF8 months ago
建筑物提取精度：使用 LiDAR 数据比较浅层模型和深层模型
本篇论文研究了建筑分割问题，利用浅层模型评估 LiDAR 数据在监督分割中的应用，并通过采用边界掩模提升边界一致性得分，结合航空图像和 LiDAR 数据进行模型的训练与比较，结果表明浅层模型在航空图像任务和航空图像与 LiDAR 数据任务下
PDF9 months ago
ICCV单一相机的 360 度视角：用于 LiDAR 分割的少样本方法
我们提出了 ImageTo360，一种有效且简化的少样本标签高效 LiDAR 分割方法，利用图像教师网络在单个摄像机视角下为 LiDAR 数据生成语义预测，并使 LiDAR 分割学生网络进行预训练，从而改进了当前标签高效方法的结果并超越了一
PDF10 months ago
自动驾驶中的弱监督多模态 3D 人体姿势估计
一篇研究在自动驾驶汽车中进行弱监督的 3D 人体姿势估计的论文，通过相机和 LiDAR 数据的高级传感器融合实现了简单而高效的方法，通过使用现成的 2D 关节提取器和从 LiDAR 到图像的投影生成虚拟标签进行训练，在弱监督和监督学习设置中
PDFa year ago
Points for Energy Renovation (PointER): 一个百万英国建筑点云数据集，链接能源特征
该研究提出了一种建筑点云数据集，利用地理引用 LiDAR 数据与英国能源性能数据库相结合，实现建筑能源信息的数据驱动、大规模理解，为建筑能源建模提供了新的研究思路。
PDFa year ago
面向受损数据的三维物体检测稳健传感器融合步骤
本研究提出了一种新的融合步骤来解决数据损坏问题，从而使得 3D 物体检测的多模态传感器融合更加稳健。经过大量实验证明，我们的方法在正常数据上与最先进的方法相当，并在不对齐数据上表现出更好的效果。
PDFa year ago
ICLR通过查询相机特征重构 LiDAR 数据的 MaskedFusion360
本研究提出了一种自监督的方法，融合了激光雷达和摄像头数据，训练深度学习模型从融合的数据中恢复遮挡的激光雷达数据，并且通过在稠密球形 LiDAR 投影中融合鱼眼相机裁剪的特征，与使用鸟瞰表示法进行的相关方法相比，减少了视场变换的学习和额外模块
PDFa year ago
利用航空图像和 LiDAR-Informed U-Net 模型进行加利福尼亚次米级树高图绘制
利用 U-Net 模型和高分辨率航空影像对加利福尼亚州的所有树木的冠层高度进行了三维结构估测，在树高遥感建模方面取得了比全球模型更好的结果，表明了利用 National Agriculture Imagery Program 高分辨率影像进
PDFa year ago