21、大规模场景的语义感知重建与高效稀疏卷积技术

火锅TCP

于 2025-08-24 16:53:04 发布

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分类专栏：光场成像：看见三维世界文章标签：语义分割实例分割稀疏卷积

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大规模场景的语义感知重建与高效稀疏卷积技术

1. 语义与实例分割评估

在语义和实例分割任务中，我们将现有方法分为在线和离线两类。通过对ScanNetv2测试集的评估，我们的离线分割方法（Ours (OFF)）在语义分割和实例分割方面都取得了较好的结果。以下是基于ScanNetV2测试集的每类语义分割结果（mIoU分数）：
| Method | mIoU | Bookshelf | Bed | Bath | Cabinet | Curtain | Counter | Chair | Desk | Other furniture | Floor | Door | Picture | Sink | Shower | Fridge | Sofa | Wall | Toilet | Table | Window |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| FA [152] | 63.0 | 76.6 | 74.1 | 60.4 | 59.0 | 73.4 | 50.1 | 74.7 | 50.3 | 45.4 | 91.9 | 52.7 | 42.3 | 67.8 | 42.0 | 55.0 | 68.8 | 79.5 | 89.6 | 54.4 | 62.7 |
| SV [ 57] | 63.5 | 71.9 | 71.1 | 65.6 | 61.3 | 76.5 | 44.4 | 75.7 | 53.4 | 47