LiSD：一种高效的 LiDAR 分割和检测的多任务学习框架
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。通过提出一种高效的多任务学习框架 LiSD，将分割和检测任务集成在一起，以优化整体性能， 它是一种基于体素的编码器 - 解码器框架，包含分层特征协作和整体信息聚合模块，以及利用跨任务信息的实例感知细化模块。我们在 nuScenes 数据集和 Waymo Open 数据集上进行了实验验证，结果表明我们提出的模型的有效性，尤其是在只使用 lidar 的方法中，LiSD 在 nuScenes...
该研究在LiDAR语义分割中应用了半监督学习，通过利用行驶场景的内在空间先验和多传感器互补来增强无标注数据集的有效性。他们引入了LaserMix++框架，结合了不同LiDAR扫描的激光束操作和LiDAR-相机对应关系，进一步辅助高效学习。实验证明，LaserMix++在减少对标记数据依赖方面具有潜力。
