点云分割精度提升
该方法强调稀疏点云中实例的位置信息，通过混合参数化位置嵌入引导分割过程，在多种基准上性能优于现有方法。
Zeqi, Xiao · Zhang, Wenwei · Wang, Tai · Loy, Chen Change · Lin, Dahua · Pang, Jiangmiao
International Journal of Computer Vision 2024
混合参数化位置嵌入强调实例位置，使查询聚焦于特定区域，从而更准确地识别不同实例。
PA-Seg 和 MFA 设计迭代地引导掩码预测和查询更新，增强了对稀疏点云实例的分割鲁棒性。
在 SemanticKITTI 和 nuScenes 数据集上分别比先前最优方法高出 2.7% 和 1.2% PQ。