三维场景补全和三维语义场景补全的区别是什么？

三维场景补全是指从一组不完整的输入数据（如深度图像、RGB图像、激光雷达点云等）中推断出一个完整的三维场景模型。而三维语义场景补全则是在场景补全的基础上，还需要对场景中的物体进行语义分割，即将场景中的物体分成不同的类别。因此，三维语义场景补全不仅需要还原场景的几何结构，还需要对场景中的物体进行语义理解和分类。

相关问题

三维语义场景补全 transformer

三维语义场景补全 transformer是一种用于实现三维语义场景补全的转换器模型。它能够联合预测场景的几何形状和语义分割，从而更好地理解和还原三维场景。这种转换器模型利用稀疏体素表示来表示场景，并通过编码-解码框架来生成密集的三维语义场景。它可以通过学习从输入图像到输出场景的映射来完成任务。这种方法可以应用于自动驾驶、机器人导航等领域，以提高对三维场景的理解能力。对于三维语义场景补全 transformer，有一篇名为"VoxFormer: Sparse Voxel Transformer for Camera-based 3D Semantic Scene Completion"的论文和相应的代码可供参考。此外，还有一篇名为"StereoScene: BEV-Assisted Stereo Matching Empowers 3D Semantic Scene Completion"的论文和相应的代码也可以用于相关研究。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [英伟达最新 | VoxFromer：单目3D语义场景补全新SOTA！（CVPR 2023）](https://blog.csdn.net/CV_Autobot/article/details/129357969)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [利用BEV辅助的立体匹配，助力3D语义场景补全](https://blog.csdn.net/CV_Autobot/article/details/130479526)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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语义场景补全 transformer

语义场景补全 transformer是指一种基于Transformer的框架，用于从二维图像中预测空间中的体素占据和类别信息，以实现对完整的几何结构和语义信息的估计。该框架被称为VoxFormer。

VoxFormer的设计采用了两个阶段。首先，通过深度估计获得一组稀疏的可见和占据的体素查询。然后，通过这些稀疏体素生成密集的三维体素表示。整个网络的结构包括两层卷积，将feature map切割成四份，分别经过四个并行的transformer（heads可以自行设置），然后将这些结果进行拼接，再经过一个transformer，最后通过逐层解码器实现语义场景补全。