自动驾驶

PACE: Post-Causal Entropy Modeling for Learned LiDAR Point Cloud Compression

PACE：用于学习LiDAR点云压缩的后因果熵建模

Jiahao Zhu, Kang You, Dandan Ding, Zhan Ma

机构 * School of Information Science and Technology, Hangzhou Normal University, Hangzhou, China.（信息科学与技术学院，杭州师范大学，杭州，中国） ； School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China（电子科学与工程学院，南京大学，南京，中国） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,title_cn)；分类 cs.CV

AI总结 PACE通过非因果骨干网络和轻量级预测器提升LiDAR点云压缩效率，实现90%以上的解码延迟降低和BD-BR节省。

RO-LiDAR GeoQuickView: A Web Platform for Exploring Public LiDAR-Derived Elevation Data in Romania

RO-LiDAR GeoQuickView：探索罗马尼亚公共LiDAR衍生高程数据的Web平台

Alexandru Hegyi

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,title_cn)

AI总结 提出一个非商业Web-GIS平台RO-LiDAR GeoQuickView，整合公共LiDAR衍生数字地形模型等高程数据，提供标准化山体阴影可视化、参与式景观记录和空间索引，以解决数据碎片化和专业处理限制问题。

Leveraging 2D Priors and SDF Guidance for Dynamic Urban Scene Rendering

利用2D先验和SDF引导进行动态城市场景渲染

Siddharth Tourani, Jayaram Reddy, Akash Kumbar, Satyajit Tourani, Nishant Goyal, Madhava Krishna, N. Dinesh Reddy, Muhammad Haris Khan

机构 * IIIT Hyderabad（海得拉尔印度理工学院） ； MBZUAI（穆罕默德·本·拉希德智能研究院） ； University of Heidelberg（海德堡大学） ； VLM Run ； IIT Kharagpur（克达尔理工学院） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出结合2D对象无关先验与SDF表示的方法，用于动态城市场景渲染，无需LiDAR数据，提升几何精度和变形建模能力。

Comments Accepted at ICCV-2025, project page: https://dynamic-ugsdf.github.io/

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2025