DQFormer：面向统一的激光雷达全景分割与解耦查询

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对激光雷达全景分割中实例分割与语义分割任务的相互竞争及分类/分割的模糊性问题，提出了通过解耦事物与物体查询以减少模糊性的新方法。我们开发的DQFormer框架将这两种分割任务整合在一个统一流程中，显著提升了分割效果，并在nuScenes和SemanticKITTI数据集上进行了验证。

本研究提出了一种新方法，通过解耦事物与物体查询来减少激光雷达全景分割中实例分割与语义分割任务的相互竞争及分类/分割的模糊性问题。DQFormer框架整合了这两种分割任务，显著提升了分割效果，并在nuScenes和SemanticKITTI数据集上进行了验证。

DQFormer 实例分割 数据集验证 激光雷达全景分割 语义分割
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