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主讲人：付潇 | 香港中文大学MMLab博士生
2023.10.20 20:00
49分钟
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本工作提出了PanopticNeRF-360，一个为真实世界自动驾驶感知和仿真系统提供高保真、多视角和时空一致的语义和实例标签的全景神经渲染方法。PanopticNeRF-360极大降低了自动驾驶场景语义标注的成本，并能提供任意新视角下的语义渲染。本工作的核心出发点是利用三维和二维先验的互补性来相互增强几何和语义：1) 用三维和二维空间中含噪声的语义和实例标签来引导场景几何的优化 2) 用改善后的几何引导可学习语义场在三维空间中合并三维和二维注释，从而帮助过滤存在的噪声。我们希望本工作能进一步推动自动驾驶生态的探索和发展。
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