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DiffSSC：使用去噪扩散概率模型进行语义LiDAR扫描完整性填充
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
SLCF-Net通过结合LiDAR和相机数据进行语义场景补全。它使用预训练的2D U-Net进行图像分割，并从Depth Anything中获取深度信息，将2D特征投射到3D场景。通过3D U-Net计算语义，并设计新损失函数确保时间一致性。在SemanticKITTI数据集上表现出色。
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关键要点
- SLCF-Net是一种新颖的方法，通过顺序融合LiDAR和相机数据进行语义场景补全。
- 该方法联合估计RGB图像序列和稀疏LiDAR测量中的缺失几何和语义信息。
- 使用预训练的2D U-Net对图像进行语义分割，并从Depth Anything中估计密集的深度先验。
- 通过高斯衰减深度先验投影将2D图像特征投射到3D场景体积中。
- 使用3D U-Net计算体积语义，并通过传感器运动传播隐藏的3D U-Net状态。
- 设计了一种新的损失函数以确保时间一致性。
- 在SemanticKITTI数据集上评估SLCF-Net，结果显示其在所有语义场景补全指标上表现出色。
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