自动驾驶

UniD-Shift: Towards Unified Semantic Segmentation via Interpretable Share-Private Multimodal Decomposition

UniD-Shift：通过可解释的共享-私有多模态分解实现统一的语义分割

Shuai Zhang, Zhecheng Shi, Zhuxiao Li, Jing Ou, Tengxi Wang, Yuan Liu, Wufan Zhao

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 仿真评测 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出UniD-Shift框架，通过结合视觉和几何编码器提取互补特征，并通过共享-私有子空间分解实现2D-3D语义分割的统一。实验表明在SemanticKITTI和nuScenes数据集上优于基线方法，且具有良好的泛化能力。