MarS3D：一种用于多扫描 3D 点云语义分割的即插即用运动感知模型
计算机视觉与模式识别
2023-07-19 v1
摘要
多扫描大规模点云上的 3D 语义分割在自主系统中起着重要作用。与基于单扫描的语义分割任务不同，该任务除语义类别外还需区分点的运动状态。然而，为单扫描分割任务设计的方法因缺乏有效整合时间信息的方式，在多扫描任务上表现不佳。我们提出 MarS3D，一种用于多扫描 3D 点云语义分割的即插即用运动感知模块。该模块可灵活地与单扫描模型结合，使其具备多扫描感知能力。模型包含两项关键设计：用于丰富表征学习的跨帧特征嵌入模块，以及用于增强运动感知的运动感知特征学习模块。大量实验表明，MarS3D 能大幅提升基线模型性能。代码见 https://github.com/CVMI-Lab/MarS3D。
引用
@article{arxiv.2307.09316,
title = {MarS3D: A Plug-and-Play Motion-Aware Model for Semantic Segmentation on Multi-Scan 3D Point Clouds},
author = {Jiahui Liu and Chirui Chang and Jianhui Liu and Xiaoyang Wu and Lan Ma and Xiaojuan Qi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.09316},
year = {2023}
}