Dec, 2020

P4Contrast: 使用点 - 像素对进行对比学习应用于 RGB-D 场景理解

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TL;DR论文提出了一种通过对比 RGB-D 数据的点 - 像素对，实现自监督预训练模型的方法，进而在多模态 RGB-D 扫描中为场景理解提供更多的灵活性，实现更好的预训练效果。
self-supervised representation learningcontrastive learningmulti-modal rgb-d scansscene understandingpretraining
发现论文，激发创造
  • 时空表示的双重对比学习

    该论文提出了一种新的双重对比学习框架来解决背景场景偏差问题并有效地学习时空表示，实验证明在 UCF-101，HMDB-51 和 Diving-48 数据集上具有最先进的性能。

    Jul, 2022

  • GroupContrast：语义感知的自监督学习用于三维理解

    自我监督的 3D 表示学习旨在从大规模未标记的点云中学习有效的表示。我们提出了 GroupContrast，一种将分段分组和语义感知对比学习相结合的新方法，通过分段分组提高语义一致性并为后续的对比表示学习提供语义指导，从而减轻了 “语义冲突” 问题。

    Mar, 2024

  • CrossPoint: 自监督的跨模态对比学习，用于三维点云理解

    本研究提出了一种名为 CrossPoint 的简单跨模态对比学习方法，通过自监督学习，在不需要人类标注的情况下，实现可转移的三维点云表示，通过最大化点云和相应渲染的二维图像之间的协议，实现了三维物体分类和分割等多项任务，并验证了我们的方法在提高点云理解方面的效果。

    Mar, 2022

  • ProposalContrast：基于 LiDAR 的三维目标检测的无监督预训练

    提出了一种名为 ProposalContrast 的无监督点云预训练框架，该框架通过对比区域建议来学习强大的 3D 表示，从而更好地适应 3D 检测属性。

    Jul, 2022

  • 掩蔽场景对比：一种用于无监督 3D 表示学习的可扩展框架

    提出了一种名为 MSC 的 Masked Scene Contrast 框架，利用对比学习直接在场景级别点云上生成对比视图以及对比重建来更有效地提取全面的 3D 表示，并使大规模 3D 预训练跨多个数据集成为可能，并在多个下游任务上实现了最新的最好的微调结果。

    Mar, 2023

  • 自监督视觉预训练的密集对比学习

    本文介绍了一种基于像素的密集自监督学习方法，通过考虑局部特征之间的对应关系，实现了对密集预测任务的有效优化，包括物体检测，语义分割和实例分割。与基线方法 MoCo-v2 相比，该方法仅引入了微不足道的计算开销，但表现出了更好的性能。

    Nov, 2020

  • 半监督点云语义分割的引导点对比学习

    本文介绍了一种半监督点云语义分割方法，使用伪标签指导其损失函数，并提出了一种基于对比损失的方法来增强特征表示和模型的泛化能力。实验证明，该方法在三个数据集上都可以有效地提高预测质量。

    Oct, 2021

  • 自监督点云学习中的硬负采样自对比学习

    本研究提出了自对比学习方法用于自我监督点云表示学习，以捕捉点云的局部几何模式和非局部语义基元。实验结果表明，该方法在自我监督点云分割和分类转移学习等领域的基准数据集上取得了最先进的性能。

    Jul, 2021

  • 示范对比学习

    该论文提出了一个从多个视角捕捉的无标注视频演示中学习视觉表示的框架，优化了最近提出的自监督学习算法，应用对比学习来增强与任务相关的信息和抑制特征嵌入中的无关信息，验证了所提出的方法在模拟几种机器人任务，包括 pick and place 任务中的应用，评估了学习表示的三个指标：视点对齐，阶段分类和强化学习，在所有情况下，结果都表明与现有方法相比，该方法水平更高，而且训练轮数更少。

    Jan, 2022

  • 无偏置对比学习

    提出了一种能够在缺少真实标签情况下，通过对不同标签数据进行负采样，纠正样本中同标签数据的影响的去偏置对比损失函数，实验证明该函数在视觉、语言和强化学习领域的表示学习中均优于现有的方法，并建立了下游分类任务的泛化界限。

    Jul, 2020