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StreamMOS：多视角感知和双跨度记忆的流式移动物体分割
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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
本文介绍了一种名为StreamMOS的具有记忆机制的流式网络，用于建立推理过程中特征和预测之间的关联，并通过时间融合利用历史特征加强当前推理。该算法在SemanticKITTI和Sipailou Campus数据集上表现出竞争性的性能。
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关键要点
- 基于激光雷达的移动物体分割是自动驾驶和移动机器人领域的重要任务。
- 提出了一种名为StreamMOS的流式网络，具备记忆机制。
- StreamMOS用于建立推理过程中特征和预测之间的关联。
- 通过时间融合，StreamMOS利用历史特征加强当前推理。
- 算法采用级联投影与非对称卷积提取物体的运动特征。
- 实验证明，StreamMOS在SemanticKITTI和Sipailou Campus数据集上表现出竞争性性能。
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