增强效率：通过混合视觉减小内存占用和加速三维语义分割的推理
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本文介绍了一种新颖的 3D 语义分割方法，通过将 2D 和 3D 计算机视觉技术相结合，实现了高效率和轻量级设计，对于具有内存和延迟要求的 3D 语义分割应用产生了影响。通过在与 3D 点云相关联的 RGB 图像上进行 2D 语义分割，并使用挤压技术将结果扩展到 3D，从而减少了点云子空间。通过在 KITTI-360 数据集上使用 DeepViewAgg 模型进行严格评估，通过测量 IoU...
本文介绍了一种新颖的3D语义分割方法，通过将2D和3D计算机视觉技术相结合，实现了高效率和轻量级设计。该方法在具有内存和延迟要求的3D语义分割应用中具有重要影响。通过在与3D点云相关联的RGB图像上进行2D语义分割，并使用挤压技术将结果扩展到3D，减少了点云子空间。在KITTI-360数据集上使用DeepViewAgg模型进行严格评估，证明了该方法相对于基线模型的高准确性、加速效果和降低内存使用率。
