刷榜自动驾驶语义场景补全!北大新作:高维度、高密度 | AAAI'26 刷榜自动驾驶语义场景补全!北大新作:高维度、高密度 | AAAI'26 关键词: AI,模型训练,SemanticKITT,HD²-SSC 北京大学团队提出了一种新的视觉语义场景补全方法HD²-SSC,用于从多视角图像重建三维语义场景。该方法通过高维度语义解耦和高密度占用优化,解决了现有技术中二维输入与三维输出之间的维度差异,以及人工标注与真实场景密度差异的问题,从而实现更准确的语义场景补全。 来自主题: AI技术研报 5858 点击 2025-12-18 09:14