Text3DAug -- 基于提示的实例增强用于激光雷达感知
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对激光雷达数据在城市场景中的异构特性和类别不平衡问题，提出了一种新方法Text3DAug，利用生成模型进行实例增强，而无需依赖标签数据。实验结果表明，Text3DAug在激光雷达分割、检测及新类发现中有效补充现有方法，并在性能上与成熟方法相当或更优，同时克服了传统方法的不足。
MMDetection3D-lidarseg是一种用于训练和评估LiDAR分割模型的综合性工具箱，解决了传统方法中代码库零散、独立的问题，支持多个稀疏卷积后端，提高了计算效率和性能。该工具箱简化了开发和评估过程，并为自动驾驶LiDAR分割领域设定了新的标准。已公开提供代码库和训练模型，促进进一步的研究和创新。
