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基于深度语义分割和新型异常值检测的改进 LiDAR 里程计与建图
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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
本文提出了一种新方法，使用LiDAR测量重建大规模三维语义场景，并采用隐式表示进行建模。通过MLPs解码隐式特征，得到语义信息和距离值，并采用自监督和伪监督策略进行优化。最后使用Marching Cubes算法进行推断和可视化。在三个真实数据集上表现出高效果和效率。
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关键要点
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提出了一种通过LiDAR测量重建大规模三维语义场景的新方法。
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使用隐式表示进行建模。
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通过浅层多层感知机（MLPs）解码隐式特征，得到语义信息和有符号距离值。
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采用自监督策略和伪监督策略进行隐式特征和MLPs参数的联合优化。
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利用Marching Cubes算法进行推断和可视化。
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在SemanticKITTI、SemanticPOSS和nuScenes三个真实数据集上表现出高效果和效率。
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