MMJul, 2020

基于点云的弱监督三维物体检测

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TL;DR本文提出 VS3D，一个从点云中弱监督学习的 3D 目标检测框架，其中引入了无监督的 3D proposal 模块和跨模态知识蒸馏策略，在 KITTI 数据集上取得了优异的性能。
3d object detectionweakly supervised learningpoint cloudsunsupervised 3d proposal modulecross-modal knowledge distillation
发现论文，激发创造
  • 基于 Lidar 点云的弱监督三维物体检测

    本文提出一种基于弱监督学习的 3D 物体检测方法，只需要少量弱标记场景和少量精确标记的物体实例来训练，而且使用该方法训练的模型可以作为 3D 物体注释器使用，并显示出提高性能的潜力。

    Jul, 2020

  • 多层次视觉引导的弱监督 3D 目标检测

    对于弱监督的三维物体检测任务，本文提出了一种框架来研究如何在无需任何三维标签的情况下利用二维和三维领域之间的约束，通过三种视角的视觉数据建立二维和三维领域之间的关联。实验证明，在无需使用任何三维标签的情况下，该方法在 KITTI 数据集上取得了与最先进方法相媲美的性能。

    Dec, 2023

  • 弱监督点云变换器用于 3D 目标检测

    本文提出了一种用于 3D 物体检测的弱监督点云变换器框架，旨在降低对训练所需监督的数量，以减少对 3D 数据集进行注释的高成本，通过使用投票网络选择高质量的预设锚点，将信息提炼到学生网络和教师网络。

    Sep, 2023

  • WeakM3D：面向弱监督的单目三维物体检测

    本文介绍了一种采用弱监督学习的单目三维目标检测方法，该方法利用生成的二维框选择对应的区域兴趣 LiDAR 点作为弱监督信号，并通过网络预测可以紧密对齐相应区域兴趣 LiDAR 点的三维框，从而消除了对三维框标注的依赖。

    Mar, 2022

  • 使用多视角投影和方向一致性进行弱监督单目 3D 对象检测

    本文提出了一种基于弱监督学习的单目 3D 物体检测方法，该方法只使用图像上标记的 2D 标签进行模型训练，并探索了投影、多视图和方向这三种不同类型的一致性约束以及设计了一种新的 2D 方向标记方法用于准确的旋转方向预测。实验证明，该方法在一些完全监督方法上具有可比较的性能，并且当用作预训练方法时，仅使用 1 / 3 3D 标签就可以显着优于对应的完全监督基线。

    Mar, 2023

  • 基于多路径区域挖掘的弱监督 3D 空间点云语义分割

    本研究提出了一种利用弱标签预测三维点云中点级结果的方法，使用分类网络训练生成伪点级标签，再使用点级伪标签以全监督方式训练点云分割网络，实验结果在 ScanNet 数据集上证明了该方法的有效性。

    Mar, 2020

  • RGB-D 数据下可迁移的半监督三维物体检测

    提出了一种可转移的半监督 3D 目标检测模型，通过训练存在强类别和弱类别两个不相交的物体类别集的数据，使用放松重投影损失、Box-to-Point Cloud Fit 网络等技术，从强类别向弱类别传递 3D 信息，并在 SUN-RGBD 和 KITTI 数据集上取得了优异的成果。

    Apr, 2019

  • 无实例级注释的弱监督三维实例分割

    通过使用弱监督的三维实例分割方法，只需要分类语义标签作为监督，而无需实例级别标签，从而减少批注成本，并利用伪实例标签辅助现有方法学习三维实例分割。

    Aug, 2023

  • 单视图弱监督单目 3D 检测

    利用深度信息，无需任何三维标注或其他训练数据，SKD-WM3D 提出了一种弱监督的单目三维检测框架，通过融合深度信息将图像特征转化为三维表示，有效地消除了单目场景中的深度歧义。实验证明，SKD-WM3D 明显超过了最先进的方法，甚至与许多全监督方法相媲美。

    Feb, 2024

  • 稠密标签对于点云三维物体检测总是必要的吗？

    使用稀疏标注框架和新方法 SS3D++，以较少的注释成本在 KITTI 和 Waymo 数据集上实现了与弱监督和完全监督方法相当甚至更好的三维物体检测性能。

    Mar, 2024