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基于残差图卷积网络的鸟瞰视角语义分割
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种半监督框架，利用未标记的图像提高视觉鸟瞰语义分割的准确性，实验证明该框架有效。代码将公开提供。
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关键要点
- 提出了一种新颖的半监督框架，用于提高视觉鸟瞰语义分割的性能。
- 框架利用未标记的图像，通过一致性损失约束模型进行训练。
- 引入了一种名为联合旋转的数据增强方法，保持前视图像与 BEV 语义分割之间的几何关系。
- 在 nuScenes 和 Argoverse 数据集上进行了大量实验，证明框架有效提高预测准确性。
- 这是第一项利用未标记数据改进视觉 BEV 语义分割性能的工作。
- 代码将公开提供。
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