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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
RPVNet：一种基于深度和效率的点云激光雷达范围 - 点 - 体素融合网络，用于点云分割
提出了一种基于点云、体素和全景图形的融合网络 (RPVNet) 来进行细粒度分割定位任务，在深度融合框架中，利用多个互补图形视角之间的信息交互，采用门控融合模块，提出了高效的 RPV 交互机制，并在两个大规模数据集 SemanticKITT
PDF3 years ago
ECCV使用稀疏点 - 体卷积搜索高效的 3D 架构
提出了一种轻量级的 Sparse Point-Voxel Convolution 模块作为基础，通过基于 SPVConv 的灵活体系结构设计空间，实现了 3D Neural Architecture Search 以搜索高效而有效的网络体系
PDF4 years ago
ECCVSqueezeSegV3: 面向点云分割的自适应空间卷积
本文针对 LiDAR 点云分割中前处理存在的问题，提出了新的卷积方法 Spatially-Adaptive Convolution，并通过 SqueezeSegV3 核 SemanticKITTI 数据集的实验表明，相较于之前提出的算法在语
PDF4 years ago
基于 KITTI 数据集的基于激光雷达的全景分割基准
本文扩展了 SemanticKITTI 数据集，提供了激光雷达数据的语义标注和时间上连续的实例信息，以及两个结合了最新的 LiDAR 语义分割方法和目标检测器的强基线，希望能为 LiDAR 的全景分割算法的开发提供帮助。
PDF4 years ago