RangeNet++如何重新定义3D点云解析？

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在自动驾驶汽车穿梭于城市街道、服务机器人在复杂环境中自主导航的背后，LiDAR传感器正扮演着"三维视觉"的关键角色。每秒数十万计的激光点云描绘出环境的空间轮廓，而赋予这些离散点语义信息的能力，直接决定了智能体对环境的理解深度。本文将揭秘RangeNet++技术，看它如何以创新架构破解LiDAR语义分割的难题。 早期的LiDAR语义分割方案面临： 信息丢失陷阱： 将3D点云投影为2D图像时，因像素分辨率限制导致细碎物体（如电线杆、交通标志）的几何特征被模糊化 边缘失真魔咒： 传统后处理方法（如CRF）在处理点云边界时，易产生"语义粘连"现象 RangeNet++，之所以叫Rangenet++，是因为它可以广泛应用于各种基于距离图的CNN网络，通用性很强，所以称之为Rangenet++。这个Rangenet++非常经典，比如suma++就是利用了Rangenet++改进suma所得到的。Rangenet++的亮点 ………………………………