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Abstract 3D点云准确直观地描述真实场景。迄今为止，很少有人讨论如何在这样一个信息丰富的3D场景中分割多样化的元素。在本文中，我们首先介绍了一个简单灵活的框架来同时分割点云中的实例和语义。然后，我们提出了两种方法，使两个任务相互利用，从而实现双赢。具体来说，我们通过学习语义感知点级实例嵌入，使实例分割受益于语义分割。同时，将属于同一实例的点的语义特征融合在一起，以做出更准确的逐点语义预测。
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从点云重建表面 Surface Reconstruction from Point Clouds https://doc.cgal.org/latest/Manual/tuto_reconstruction.html 从点云重建表面是几何处理的核心主题 [3]。这是一个不适定(ill-posed)的问题（不同时满足解存在、唯一、稳定这3个条件）：有无数个表面近似于单个点云，而点云本身并不定义表面。
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Abstract 我们提出了一种鲁棒的基线方法用于实例分割，该方法专为大型户外LiDAR点云而设计。我们的方法包括一种新颖的密集特征编码技术，允许对远处的小物体进行定位和分割，为单次实例预测提供简单但有效的解决方案，以及处理严重类别不平衡的有效策略。由于没有用于研究LiDAR实例分割的公共数据集，我们还构建了一个新的公开可用的LiDAR点云数据集，以包括精确的3D边界框和用于实例分割的逐点标签，同