semantic scene completion | BriefGPT

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$α$-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
PDF16 days ago
IJCAI基于擦痕标注的高效语义场景补全
本研究提出了一种名为 Scribble2Scene 的简单而有效的方法，通过将稀疏的涂鸦标注与密集的几何标签相结合，从而弥补了稀疏涂鸦标注和完全监督之间的差距，实现了语义场景的完整性，并通过几何感知自动标注器建立和在线模型训练来提高性能。
PDFa month ago
CVPR并非所有体素都相等：具有自我蒸馏的硬度感知语义场景补全
我们提出了一种 HASSC 方法，通过对困难体素进行设计，训练语义场景完成模型。全局难度和局部难度用于认知体素区域，同时引入自我蒸馏策略使得训练过程更加稳定和一致。广泛的实验表明，我们的 HASSC 方案可以有效提高基线模型的准确性，而不会
PDF2 months ago
基于平衡的 RGB-TSDF 融合方法用于一致的语义场景补全：通过 3D RGB 特征补全与按类别分的熵损失函数
基于 RGB-TSDF 融合的 3D 场景补全方法中存在局部密度差异的问题以及不一致性，本文提出了一个两阶段网络，包括一个 3D RGB 特征补全模块用来处理 RGB 特征在 3D 空间中的稀疏性问题，并且引入了一个有效的类内熵损失函数来惩
PDF3 months ago
SLCF-Net: 基于 3D 循环 U-Net 的顺序式激光雷达 - 摄像机融合的语义场景补全
SLCF-Net 是一种新颖的方法，通过顺序融合 LiDAR 和相机数据来进行语义场景补全任务，从 RGB 图像序列和稀疏的 LiDAR 测量中联合估计场景中的缺失几何和语义信息，通过预训练的 2D U-Net 对图像进行语义分割，并从基于
PDF4 months ago
CVPR释放网络潜力以实现语义场景补全
该研究提出了一种新的语义场景补全框架 - 对抗模态调制网络 (AMMNet)，通过优化梯度更新的方法，解决了单模态特征学习效果不佳和过拟合于有限数据集的两个问题，实验证明 AMMNet 在效果和泛化能力上明显优于最先进的语义场景补全方法。
PDF4 months ago
V2VSSC：一项用于感知的三维语义场景补完基准测试，基于车辆到车辆通信
通过车到车通信，提出了一种解决语义场景补全 (SSC) 中的遮挡和短距离感知等问题的新框架，实验证明通过车到车通信可以提高 8.3％的几何度量 IoU 和 6.0％的平均 IoU (SSC 性能)。
PDF5 months ago
基于摄像头的稀疏引导网络的三维语义场景补全
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。
PDF7 months ago
PaSCo：具有不确定性感知的城市 3D 全景场景补全
我们提出了全景场景完成（PSC）的任务，它扩展了最近流行的语义场景完成（SSC）任务，通过实例级别的信息产生对三维场景的更丰富理解。我们的 PSC 提议利用基于蒙版的混合技术处理来自稀疏多尺度完成的非空体素。与 SSC 文献忽略机器人应用中
PDF7 months ago
PointSSC：基于协作车辆 - 基础设施点云的语义场景完善基准评测
实现语义场景补全 (SSC) 的 PointSSC 是首个针对语义场景补全的车辆基础设施合作点云基准，其利用点云作为轻量级替代方案，旨在提供语义标签的室外点云场景基准测试，准确度量验证真实导航中语义点云补全的进展。
PDF9 months ago
CVSformer: 用于语义场景补全的交叉视图融合变压器
本文提出了一种称为 CVSformer 的方法，其中包括多视角特征合成和跨视角变压器，用于学习跨视角对象关系，在公共数据集上取得了最先进的结果。
PDFa year ago
SSC-RS：基于表征分离和 BEV 融合的 LiDAR 语义场景完整性提升
本文提出了一种基于表示分离和 BEV 融合的方法，名为 SSC-RS，用于室外场景的语义场景补全，并在 SemanticKITTI 数据集上的实验证明该方法取得了最先进的性能。
PDFa year ago
一次一个：多步体积概率分布扩散用于深度估计
本文提出了一种利用 Volumetric Probability Distribution 及 Markov chain 的深度估计任务多步分布逼近过程的方法，并在 MVS 和 SSC 方面取得了最新的研究成果。
PDFa year ago
SSCBench：基于自动驾驶的大规模三维语义场景补全基准
通过引入 SSCBench，这是一个综合基准数据集，其中包括广泛使用的汽车数据集，本文提出了一种方法来解决自动驾驶场景中 SSC 发展受限的问题。我们对目前的算法进行了定量和定性的评估，并承诺不断地将新颖的汽车数据集和 SSC 算法纳入我们
PDFa year ago
Occ-BEV: 通过三维场景重建实现多摄像机联合预训练
通过设计 3D 解码器来利用多视图图像的鸟瞰图（BEV）特征预测 3D 场景的占位情况，为多摄像头智能驾驶提供了一种先进的、可行的和经济高效的解决方案，并取得了显着提升的结果。
PDFa year ago
基于特征聚合和条件预测的实时 3D 语义场景补全
本文提出了一种实时语义场景完整方法，具有特征聚合策略和条件预测模块，通过特征聚合和两步预测方案来提高语义场景完整预测性能。在三个基准测试上进行实验，并在一个 GTX 1080 Ti GPU 上以每秒 110 帧的速度取得了有竞争力的性能。
PDFa year ago
CVPRSCPNet：点云上的语义场景补全
提出了三种解决方案，包括对完成子网络的重新设计，使用知识蒸馏从多帧模型中提取知识以及完成标签修正，并在 SemanticKITTI 和 SemanticPOSS 数据集上进行了扩展实验。SCPNet 表现出比竞争对手更好的结果，展示了场景完
PDFa year ago
VoxFormer：基于摄像机的稀疏体素变换器用于三维语义场景完成
本论文提出了一种基于 Transformer 的场景语义补全框架 VoxFormer，可以从 2D 图像中输出完整的 3D 体素语义，并在测试中获得了相对 20% 的几何和 18.1% 的语义方面的提升。
PDFa year ago
场景尺度三维类别数据的扩散概率模型
本文提出了一种扩展离散扩散模型的方法，用于生成 3D 场景，并在场景级别上使用分类分布来指定多个对象。同时，使用潜在扩散模型可以降低训练和部署的计算成本。作者还使用该模型进行了场景完成的任务，并在实验中证明了该模型生成的场景的合理性和任务完
PDFa year ago
CVPR学习局部位移实现点云补全
该研究提出一种新的方法，使用基于 3D 点云的局部扫描来完成物体和场景的自动化补全，并通过使用特定的编码器 - 解码器结构以及三个特殊开发的新型层来实现。该方法在对象和室内场景自动补全任务中表现出优异的性能，并提高了技术水平。
PDF2 years ago