近日，第20屆ICCV國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)大會(huì)（The IEEE/CVF International Conference on Computer Vision 2025）公布錄用結(jié)果，華僑大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院2023級(jí)碩士研究生魯誠(chéng)輝（導(dǎo)師：李迪龍副教授）關(guān)于序列化點(diǎn)云過(guò)分割研究成果Serialization based Point Cloud Oversegmentation被錄用。根據(jù)會(huì)議官方統(tǒng)計(jì)，本次ICCV 2025會(huì)議總投稿11239篇，錄用2698篇，錄用率僅為24%，會(huì)議將于今年10月19日至23日在美國(guó)夏威夷舉辦。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)國(guó)際大會(huì)，是由電氣與電子工程師協(xié)會(huì)（IEEE）舉辦的計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議，是中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）推薦的A類(lèi)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議。

點(diǎn)云過(guò)分割作為點(diǎn)云理解中的一個(gè)基礎(chǔ)預(yù)處理步驟，是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，由于其對(duì)過(guò)分割結(jié)果的空間鄰近性和語(yǔ)義相似性的高要求。現(xiàn)有的大多數(shù)方法在將語(yǔ)義一致的點(diǎn)聚合為超點(diǎn)的同時(shí)，難以保持其空間鄰近性。對(duì)此，該研究創(chuàng)新地提出了一種基于序列化的點(diǎn)云過(guò)分割方法。該方法利用序列化避免了復(fù)雜的空間查詢(xún)，通過(guò)序列局部性直接訪(fǎng)問(wèn)相鄰點(diǎn)進(jìn)行相似性匹配和超點(diǎn)聚集。首先將點(diǎn)云序列化為希爾伯特曲線(xiàn)，并將其空間連續(xù)地劃分為多個(gè)初始段。然后設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)更新算法，通過(guò)匹配相鄰段之間的特征相似性來(lái)聚類(lèi)超點(diǎn)，并通過(guò)交叉注意力機(jī)制更新特征，以此保證超點(diǎn)的內(nèi)部語(yǔ)義一致性。

該研究在多個(gè)大規(guī)模室內(nèi)外數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了大量試驗(yàn)，驗(yàn)證了方法的有效性，在多個(gè)數(shù)據(jù)集上達(dá)到了最優(yōu)的過(guò)分割效果。此外，該方法可以靈活適配于目標(biāo)識(shí)別、語(yǔ)義分割等下游任務(wù)，有助于下游任務(wù)的精度提升。

在該研究工作中，我校為第一完成單位，魯誠(chéng)輝為第一作者，計(jì)算機(jī)學(xué)院李迪龍副教授為通訊作者，計(jì)算機(jī)學(xué)院陳子儀副教授、2023級(jí)碩士研究生關(guān)建龍以及南京信息工程大學(xué)管海燕教授參與了該研究工作。該研究工作得到了福建省大數(shù)據(jù)智能與安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、廈門(mén)市計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的支持。

（責(zé)編：鄭藝晗）