生成式语义场景补全
一种新的三维语义场景补全方法采用离散扩散，从极其稀疏的LiDAR扫描中重建高密度语义体素网格。该框架结合稀疏—稠密场景配对合成、由扫描条件引导的场景生成，以及对现有补全模型进行单步精炼。在SemanticKITTI隐藏测试集上，该方法无需测试时增强即可达到38.8%的mIoU，在相同的因果、单次扫描、单样本条件下，比此前公开的最佳结果高出2.1个百分点。使用四次修正和多视角测试时增强后，得分达到39.2%。
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