新加坡国立大学在读博士孔令东:运用视觉基础模型分割「任意」激光雷达点云|自动驾驶新青年讲座

AIGC动态8个月前发布 算法邦
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新加坡国立大学在读博士孔令东:运用视觉基础模型分割「任意」激光雷达点云|自动驾驶新青年讲座

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原标题:新加坡国立大学在读博士孔令东:运用视觉基础模型分割「任意」激光雷达点云|自动驾驶新青年讲座
关键字:讲座,模型,新青年,激光,猩猩
文章来源:算法邦
内容字数:3422字

内容摘要:


「自动驾驶新青年讲座」由智猩猩企划,致力于邀请全球知名高校、顶尖研究机构以及优秀企业的新青年,主讲在环境感知、精准定位、决策规划、控制执行等自动驾驶关键技术上的最新研究成果和开发实践。
「自动驾驶新青年讲座」目前已完结33讲,错过往期讲座直播的朋友,可以点击文章底部“阅读原文”进行回看!
有兴趣分享的朋友,可以与智猩猩教研团队进行邮件(class@zhidx.com)联系3D 场景感知对于自动驾驶的安全性至关重要。来自新加坡国立大学的博士生孔令东等人在 NeurIPS 2023 上提出了一个新颖的点云无监督预训练框架 Seal,该框架旨在利用视觉基础模型 (VFM) 分割不同的激光雷达点云序列。Seal 具有以下三点特性:
1) 可扩展性:其将VFM中的知识直接蒸馏到点云上,从而无需在预训练期间使用任何2D 或3D 标注。
2)一致性:其在相机到激光雷达和点到簇两个正则化阶段分别进行了空间和时间约束,以促进跨模式表示学习。
3) 通用性:Seal能够将现有模型中的知识迁移到涉及不同类型点云的下游任务中,包括了来自真实/合成、低/高分辨率、大/小规模以及干净/损坏数据集的点云等。
在共1


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作者简介:「算法邦」,隶属于智猩猩,关注大模型、生成式AI、计算机视觉三大领域的研究与开发,提供技术文章、讲座、在线研讨会。

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