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该杂志刊期列表
- 2026年
- 1期
国内刊号：31-1298/N
国际刊号：1000-5641
发布日期:
作者：郑智鸿, 宋海川
关键词：弱监督学习,三维点云,语义分割,对比学习,
三维点云语义分割方法, 是三维视觉环境感知中的重要任务, 被广泛应用于自动驾驶、增强现实、机器人等领域. 然而, 大多数语义分割方法工作在全监督的模式下, 为数据标注带来了极大的压力, 为了解决对于大规模点云标注数据的依赖问题, 许多工作基于有标签数据训练生成伪标签进一步迭代训练模型, 但未考虑到错误伪标签累积所导致的确认偏差. 针对该问题, 本文提出了一种基于组对比学习的弱监督三维点云语义分割方法, 在从伪标签中选择的正例组与负例组之间构造对比学习, 令伪标签之间相互竞争, 减少错误伪标签的梯度贡献, 从而缓解确认偏差. 实验结果表明, 本文所提出的方法在S3DIS、ScanNet-V2、Semantic3D等3个公开数据集上, 相较于目前最优方法均取得了更优的精度.
来源：2024年第2期
《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部
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