實驗室三篇點雲方向論文被ICCV2025錄用

2025-07-30 00:44 CVer

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來源：廈門大學空間感知與計算實驗室
ASC實驗室@ICCV 2025共接收3篇一作論文，均為#雷射雷達點雲處理方向（#目標檢測/#協同感知/#視覺定位），服務#空間智慧/#無人駕駛/#低空經濟/#綜合PNT。程式碼資料陸續開源中。
International Conference on Computer Vision (ICCV)是計算機視覺領域的頂級國際會議，CCF A類會議。ICCV 2025將於2025年10月19日- 10月23日在美國夏威夷舉辦，ICCV 2025 共有11239 份投稿，錄用2698篇，錄取率為 24%。
01
Motal: Unsupervised 3D Object Detection by Modality and Task-specific Knowledge Transfer
基於模態和特定任務知識遷移的無監督三維目標檢測方法
簡介：無監督三維目標檢測不使用標籤監督進行三維目標的檢測。現有無監督三維目標檢測產生的偽標籤無法同時保證目標分類和位置尺寸迴歸任務的效能，進而導致檢測精度下降。為此，本文提出了基於模態和特定任務知識遷移的無監督三維目標檢測方法-Motal。Motal首先將偽標籤解耦為兩組候選框。一組透過運動和影像外觀先驗提取目標分類資訊，另一組通過幾何先驗提取目標迴歸資訊。然後，Motal使用任務特定的掩碼訓練方法將所有知識遷移到一個學生網路中，實現分類與迴歸任務的雙重提升。該方法可用於構建高效離線三維目標樣本自動標註流程。
該論文第一作者是廈門大學資訊學院2021級博士生吳海，通訊作者是溫程璐教授。並由林宏偉、郭徐晟、Xin Li (Texas A&M University) 教授、王明明（GAC R&D Center）、王程教授共同完成。
02
Pretend Benign: A Stealthy Adversarial Attack by Exploiting Vulnerabilities in Cooperative Perception
基於協同目標感知脆弱性的隱蔽對抗攻擊方法
簡介：現有的協同目標感知對抗攻擊方法缺乏隱蔽性，由於不加區分地擾亂傳輸資訊，產生大量誤報，而這些誤報很容易被基於共識的感知防禦機制檢測到。本文提出了一種新穎的隱蔽對抗攻擊方法Pretend Benign (PB)，該方法利用協同感知機制的漏洞，使攻擊者能夠偽裝成良性合作者。PB首先引入了攻擊區域選擇模組，根據置信度將感知區域劃分為子區域，從而精確定位最佳攻擊位置；然後利用多目標對抗擾動生成模組生成攻擊訊號，以此維持共識，贏得被攻擊者的信任，從而影響協同目標感知的效能。該方法可用於提升多智慧體協同目標感知的安全性。
該論文第一作者是廈門大學資訊學院2024級碩士生林宏偉，通訊作者是溫程璐教授。並由潘東嶼、夏啟明、吳海、沈思淇長聘副教授、王程教授共同完成。
03
RALoc: Enhancing Outdoor LiDAR Localization via Rotation Awareness
旋轉感知增強的戶外點雲視覺定位方法
簡介：現有基於隱式表達的雷射雷達定位方法對旋轉敏感，容易導致定位精度顯著下降。針對以上問題，本文提出旋轉感知增強的戶外點雲視覺定位方法-RALoc。RALoc設計了點雲規範化模組，透過有效提取等變特徵將輸入點雲轉換至規範方向，有效消除旋轉對點雲定位的干擾。此外，本文構建了雙向雷射雷達定位資料集（BiLiLo），為評估大旋轉變化場景下的定位效能提供基準平臺。該方法可顯著提升大規模複雜戶外場景下雷射雷達點雲的定位精度。 這項成果攻克了成像方向干擾難題，提升了雷射雷達視覺定位的可用性，賦能#城市空間/#無人駕駛/#低空經濟應用。
該論文第一作者是廈門大學資訊學院2023級碩士生楊煜陽、2021級博士生李文，通訊作者是王程教授。並由敖晟助理教授、徐青山（南洋理工大學）、於尚書（東北大學）、郭宇、周寅（GAC R&D Center）、沈思淇長聘副教授共同完成。

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