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机构名称：
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3D语义分割是驱动感知中最关键的任务之一。基于学习的模型准确感知密集的3D周围环境的能力通常可以确保自动驾驶汽车的安全操作。但是，基于激光雷达的3D语义分割数据库由依次获得的激光扫描组成，这些激光扫描是长尾且缺乏训练多样性的。在本报告中，我们引入了MixSeg3d，这是强度点云分割模型与先进的3D数据混合策略的复杂组合。具体来说，我们的方法将Minkunet家族与Lasermix和Polarmix集成在一起，这是两种场景 - 比例扩展方法，这些方法将LIDAR点沿Ego-Scene的倾斜度和方位角融合在一起。通过经验实验，我们证明了MixSeg3d在基线和先前的艺术中的优越性。我们的团队在2024 Waymo Open数据集挑战赛的3D语义Segmen track中获得了第二名。
arxiv：2501.05472v1 [cs.cv] 2025年1月6日
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