Oversegmentation-based efficient semantic annotation for large-scale LiDAR point clouds

2026-09-26

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AI

DOI：10.1016/j.eswa.2026.134503

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摘要

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• 一种用于点云过分割的基座风格模型。 • 从SAM中蒸馏可提高结构一致性。 • 大规模场景的无训练基元识别。 • 以最小的标注成本实现高标注精度。 • 在基准测试中具有良好的跨数据集泛化能力。

Keyword:

LiDAR point clouds

Oversegmentation

Point cloud annotation

Foundation model

Primitive identification