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English(EN) Efficient LiDAR Reflectance Compression via Scanning Serialization

新的激光雷达压缩方法使用Mamba实现高效数据缩减

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了SerLiC，一个新颖的神经压缩框架，旨在高效压缩激光雷达反射率数据。该方法将3D激光雷达点云序列化为1D序列，从而能够更好地分析反射率属性。通过结合Mamba和双并行方案，SerLiC实现了显著的体积缩减，在参数更少的情况下优于现有的最先进方法。SerLiC的轻量级版本展示了实时处理能力，使其适用于实际应用。 AI

影响 这项压缩技术可以实现对AI应用传感器数据的更高效处理和存储。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新数据压缩方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的激光雷达压缩方法使用Mamba实现高效数据缩减

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Jiahao Zhu, Kang You, Dandan Ding, Zhan Ma ·

    通过扫描序列化实现高效激光雷达反射率压缩

    arXiv:2505.09433v3 Announce Type: replace Abstract: Reflectance attributes in LiDAR point clouds provide essential information for downstream tasks but remain underexplored in neural compression methods. To address this, we introduce SerLiC, a serialization-based neural compressi…

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