一步更近：通过创造未来来提升单目语义场景完成
计算机视觉与模式识别
2025-07-21 v1 人工智能
摘要
近年来，视觉3D语义场景完成（SSC）作为一种关键感知任务，因其能够从单一2D图像推断完整的3D场景布局和语义信息而在自动驾驶领域引起广泛关注。然而，在真实交通场景中，大量场景被遮挡或位于相机视野之外——这一根本性挑战未能被现有的单目SSC方法妥善解决。为克服这些限制，我们提出创建未来场景完成（CF-SSC），一种新的时序SSC框架，利用伪未来帧预测扩展模型的有效感知范围。我们的 метод结合位姿和深度信息，在3D空间中建立准确的3D对应关系，实现对过去、现在和预测未来帧在3D空间中的几何一致融合。不同于依赖简单特征堆叠的传统方法，我们的3D感知架构通过显式建模空间-时间关系，实现更稳健的场景完成。针对SemanticKITTI和SSCBench-KITTI-360基准测试进行全面实验，结果表明我们的方法实现了最先进的性能，验证了其有效性，突出了其改善遮挡推理和3D场景完成准确性的能力。
引用
@article{arxiv.2507.13801,
title = {One Step Closer: Creating the Future to Boost Monocular Semantic Scene Completion},
author = {Haoang Lu and Yuanqi Su and Xiaoning Zhang and Hao Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.13801},
year = {2025}
}