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我们提出了一种新型的联合监督/自监督损失函数，大大提高了深度估计的精度。
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基于车载3D LiDAR的几何与语义场景理解深度学习研究3D LiDAR点云数据在计算机视觉、机器人学和自动驾驶中的场景感知中起着至关重要的作用。涉及3D点云的几何与语义场景理解是推动自动驾驶技术发展的关键。然而，仍然存在许多挑战，特别是在提高这些系统的整体准确性（如分割精度、深度估计精度等）和效率方面。为了解决与LiDAR任务相关的准确性问题，我们提出了DurLAR，这是首个高保真128通道3D LiDAR数据集，具有全景环境（近红外）和反射率图像。利用DurLAR，超越了先前基准的数据集分辨率，我们着手解决单目深度估计任务。利用这种高分辨率但稀疏的真实场景深度信息，我们提出了一种新型的联合监督/自监督损失函数，大大提高了深度估计的精度。为了在确保精度的同时提高3D分割的效率，我们提出了一种新颖的管道，采用更小的架构，所需的真实标签注释更少，同时在分割精度上超越了现有方法。这一创新通过一种新型的稀疏深度可分卷积（SDSC）模块得以实现，该模块显著减少了网络的参数量，同时保持了任务的整体性能。此外，我们还引入了一种新的时空冗余帧下采样（ST-RFD）方法，该方法利用传感器运动知识提取多样化的训练数据帧样本，从而提高计算效率。此外，近年来在3D LiDAR分割方面的进展重点关注点云的空间定位和分布，以提高分割精度。然而，坐标和点强度的依赖性导致了性能的亚优表现和较差的等距不变性。为了提高分割精度，我们引入了基于距离感知的点距离分布特征（RAPiD）及其相关的RAPiD-Seg架构。这些特征展示了刚性变换不变性，并能适应点密度变化，专注于邻近结构的局部几何。利用LiDAR的各向同性辐射和语义分类，它们增强了局部表示和计算效率。通过广泛的实验和定性分析，我们验证了方法的有效性。我们的方法在语义分割的mIoU和深度估计的RMSE上超越了现有的最先进技术（SoTA）。所有贡献已被同行评审的会议接受，进一步证明了我们在自动驾驶中3D LiDAR应用的准确性和效率方面的进展。![]()
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