💡
原文中文，约9300字，阅读约需23分钟。
📝
内容提要
本文介绍了街景理解中的分割技术在地图、自动配送和门店实景化等业务场景中的应用。分割技术在地图数据生产中用于低质图像过滤和交通要素提取，提高了地图数据的质量和准确性。在自动配送业务中，分割技术用于交通要素提取和高精地图的生产，提高了配送效率和用户体验。在门店实景化业务中，分割技术提高了重建精度和渲染成功率，支持了室内建图和渲染解决方案。此外，分割技术还在智能标注、数据生成等应用中发挥着重要作用。未来，街景理解团队将继续推动分割技术的发展，为场景重建、自动驾驶和机器人导航等应用场景提供更高效的技术支持。
🎯
关键要点
- 街景理解中的分割技术在地图、自动配送和门店实景化等业务场景中应用广泛。
- 分割技术提高了地图数据的质量和准确性，支持低质图像过滤和交通要素提取。
- 在自动配送中，分割技术提升了配送效率和用户体验，支持高精地图的生产。
- 门店实景化中，分割技术提高了重建精度和渲染成功率，支持室内建图和渲染解决方案。
- 分割技术在智能标注和数据生成等应用中也发挥着重要作用。
- 街景理解团队致力于推动分割技术的发展，为场景重建、自动驾驶和机器人导航提供技术支持。
- 街景数据主要通过摄像头和雷达采集，视频图像数据是关键研究对象。
- 街景理解技术分为点级、线级、面级和体级四个层级，涉及多种计算机视觉技术。
- 街景分割面临复杂目标形状和尺寸差异、恶劣自然条件干扰等挑战。
- 美团街景理解团队在分割技术上进行了大量探索，取得了显著效果，并在CVPR 2023发表了相关论文。
- 分割技术体系包括图像分割和视频分割，涵盖语义分割、实例分割等多种任务。
- 针对街景分割中的问题，提出了基于时空对齐的精准分割和困难目标发现框架。
- 建立高效的数据-模型闭环以支持分割模型的高效率迭代。
- 探索统一的视觉大模型，推动分割任务与其他视觉任务的融合。
- 分割技术在地图、自动配送和门店实景化等业务中取得了显著应用效果。
- 未来，分割技术将更加精确、通用和智能，推动街景理解的进一步发展。
➡️
