3D オープンボキャブラリーパノプティック分割：2D-3D ビジョン言語蒸留

本研究は、自動運転シナリオにおける未知のものとスタッフオブジェクトの同時分割を可能にする初めての手法を提案する。提案手法は、学習可能なLiDARエンコーダと凍結されたCLIPビジョンエンコーダを融合し、オブジェクトレベルの蒸留損失と体素レベルの蒸留損失を導入することで、未知クラスの物体とスタッフの正確な分割を実現する。