HS3-Bench：一种驾驶场景下高光谱语义分割的基准与强基线
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究针对缺乏标准基准以评估高光谱数据在驾驶场景中语义分割任务的有效性这一问题，提出了HS3-Bench基准。通过结合多个驾驶场景数据集的注释高光谱图像，提供了标准化的评估指标和强基线模型，显著超越了现有的性能。这一发现引发了有关未来研究中高光谱成像与RGB训练数据结合的重要讨论。
WildScenes数据集是一个包含自然环境下语义注释的双模态数据集，可用于语义感知应用的研究。数据集包括高分辨率2D图像、密集3D激光雷达点云和准确的6自由度姿态信息。通过自动化过程将2D标签转移到3D点云中，避免了昂贵和耗时的人工注释。数据集还提供了基准和评估脚本。
