lidar segmentation | BriefGPT

关键词lidar segmentation

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CVPR多空间对齐的通用激光雷达分割
提出了一种统一且多功能的 LiDAR 分割模型 M3Net，通过仅使用一组参数，能够对各种类型的数据进行训练，并在自动驾驶感知中取得了显著的效果。
PDF2 months ago
FRNet：面向可扩展的激光雷达分割的准椎体范围网络
我们提出了一种简单而强大的 FRNet，该网络通过与对应的锥形 LiDAR 点恢复了范围图像像素的上下文信息。实验证明，FRNet 在保持高效率的同时实现了具有竞争力的性能。
PDF7 months ago
ICCVLiDAR-UDA: 时间自组织的无监督 LiDAR 域适应
LiDAR-UDA 是一种新颖的两阶段自我训练无监督域适应（UDA）方法，用于 LiDAR 分割，通过引入两种技术，即 LiDAR 束采样和交叉帧合成，以减少传感器差异并改善伪标签质量，我们的方法在公共 LiDAR 数据集上表现优于现有方法
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
ICCVUniSeg：统一的多模态 LiDAR 分割网络和 OpenPCSeg 代码库
本文介绍了一种统一的多模态 LiDAR 分割网络 (UniSeg)，它利用 RGB 图像和点云的三个视图信息，同时完成语义分割和整体分割。UniSeg 在三个公开基准测试中取得了有希望的结果，在 nuScenes 和 SemanticKIT
PDF10 months ago
ECCV4D-StOP: 使用时空对象提案生成和聚合进行 4D LiDAR 全景分割
本论文提出一种称为 4D-StOP 的新范式，通过基于投票的中心预测生成时空提议，使用学习到的几何特征对因此生成的轨迹提议进行进一步聚合，从而生成整个空间 - 时间体积的视频级别 4D 场景表示，该方法在 3D 物体分割任务上取得显著提高，
PDF2 years ago
ConDA: 基于正则化域连接的 LiDAR 分割无监督域自适应
本文提出了一种基于联合监督信号自训练的 LiDAR Segmentation 领域自适应方法 ConDA，通过构建源域和目标域的中间领域并采用熵聚合器和抗锯齿正则化方法，实现了有效减少噪音伪标签对模型训练的负面影响，并在减轻域间差异方面取得
PDF3 years ago
CVPR4D 全景式激光雷达分割
提出一种新的 4D 全景 LiDAR 分割方法，将语义类和时间一致的实例 ID 分配给 3D 点序列，使用点为中心的评估度量来确定每个点的语义类别，将对象实例建模为 4D 时空域中的概率分布，从而以更高效的方式处理多个点云。这项工作展望未来
PDF3 years ago