学习生成逼真的激光雷达点云
计算机视觉与模式识别
2022-09-27 v2
摘要
我们提出 LiDARGen，一种新颖、有效且可控的生成模型，可生成逼真的激光雷达（LiDAR）点云传感读数。我们的方法利用强大的得分匹配能量基模型，并将点云生成过程表述为等距柱状视图中的随机去噪过程。该模型使我们能够采样多样且高质量的点云样本，并保证物理可行性与可控性。我们在具有挑战性的 KITTI-360 和 NuScenes 数据集上验证了方法的有效性。定量与定性结果表明，我们的方法比其他生成模型生成更逼真的样本。此外，LiDARGen 可在无需重新训练的情况下以输入为条件采样点云。我们展示了所提出的生成模型可直接用于稠化激光雷达点云。我们的代码见：https://www.zyrianov.org/lidargen/
引用
@article{arxiv.2209.03954,
title = {Learning to Generate Realistic LiDAR Point Clouds},
author = {Vlas Zyrianov and Xiyue Zhu and Shenlong Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.03954},
year = {2022}
}
备注
ECCV 2022. Version 2 comments: Corrected typos