多帧融合补全场景
通过多帧上下文感知和概率性深度融合，在相机输入下实现更完整、更准确的3D语义重建。
吴亦奇 · Changliang, Li · Jiale, He · Feng, Cao · 陈壹林 · 张德军
Neural Networks 2026
通过时空感知机制对齐多帧上下文特征，在视角变化下保持时间一致性，减少运动带来的错位。
将单目深度先验与双目约束概率融合，提升深度估计准确性，从而指导体素重建更精确。
在SemanticKITTI和SSCBench-KITTI-360两个主流基准上均达到或超越当前最优方法，无需额外传感器。