UniLiDAR：消除不同 LiDAR 之间的领域差距以实现持续学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究旨在发展一种统一模型，能够处理不同的 LiDAR 数据集，实现多个数据集的训练和在异构平台上的部署，通过几何重新对齐和语义标签映射来促进训练并减少性能下降。通过在 OpenOccupancy-nuScenes 和 SemanticKITTI 两个著名数据集上进行全面实验，验证了 UniLiDAR 在填补 LiDAR 领域差距方面的有效性，相比直接合并数据集训练的模型，其占有率预测的...
该研究开发了一种统一模型，通过几何重新对齐和语义标签映射来处理不同的LiDAR数据集，提高训练效果并减少性能下降。实验结果表明，UniLiDAR在两个著名数据集上的表现优于其他方法。
