arXiv ID:
2604.21356
arXiv 提交日期: 2026-04-23
SparseGF:一种具有上下文压缩的高度感知稀疏分割框架,用于从城市到自然场景的稳健地面滤波 / SparseGF: A Height-Aware Sparse Segmentation Framework with Context Compression for Robust Ground Filtering Across Urban to Natural Scenes
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为SparseGF的深度学习新方法,通过结合上下文压缩、混合稀疏网络和高度感知损失函数,有效解决了点云地面滤波中跨场景泛化能力不足和物体误分类的问题,在城市到自然场景中均实现了稳健的滤波效果。