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ECCV
基于相机的语义场景补全的分层时空上下文学习
提出了一种新颖的分级时态上下文学习范式（HTCL），用于改进基于摄像机的语义场景补全，通过交叉帧亲和度测量和基于亲和度的动态细化，将时态上下文学习分解为两个层次的步骤，以预测复杂的三维布局。在 SemanticKITTI 基准测试中排名第一
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4 days ago
AutoInst: LiDAR 3D 扫描的自动实例分割
通过无监督学习的方法，使用 LiDAR 传感器，构建了一个算法来预测 3D 场景中的实例分割，其中通过权重代理图生成 3D 实例掩模建议，并使用自我训练算法对初始嘈杂的提议进行强化，以生成场景级实例分割。在 SemanticKITTI 基准
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3 months ago
Panoster: 基于端到端的 LiDAR 点云全景分割
本文提出了一种名为 Panoster 的新型无需分类器的全景分割方法，通过学习聚类解决方案来生成类不可知分割，不仅快速而且能够在 SemanticKITTI 基准测试中超过现有方法，并展示了如何在现有的语义架构中灵活地有效地应用我们的方法来
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4 years ago
LMSCNet：轻量级多尺度三维语义完成
本文提出了一种新的方法，利用 2D UNet 骨干网络和全面的多尺度跳跃连接强化特征流，并配备 3D 分割头，在语义完成和占用完成方面性能表现优异，且代码可用。
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4 years ago
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