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鸟瞰图语义分割
01 02
CycleBEV：通过视图循环一致性正则化视图变换网络用于鸟瞰图语义分割
CycleBEV: Regularizing View Transformation Networks via View Cycle Consistency for Bird's-Eye-View Semantic Segmentation
提出一种仅训练期使用的逆视图变换（IVT）网络与视图循环一致性损失，可作为即插即用正则化手段提升任意 PV→BEV 视图变换模型的语义分割精度，且不增加推理开销；其将循环一致性扩展到几何空间与表征空间的思路，可迁移到其他跨视角表征学习任务。
BEV-CAR：以上下文感知光栅化增强单目鸟瞰图分割
BEV-CAR: Enhancing Monocular Bird's Eye View Segmentation with Context-Aware Rasterization
提出一种无需坐标变换的上下文感知光栅化方式，直接在BEV表示上逐条光线优化并注入深度特征，可被单目BEV分割/检测流水线复用，用于缓解遮挡区域的前景与布局估计误差，且推理阶段零额外开销。