Aug, 2021

生成式零样本学习用于三维点云语义分割

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TL;DR本研究提出了一种新的基于生成模型的零样本学习方法，能够处理包括分类和语义分割在内的三维数据，在 ModelNet40 数据集上表现良好，并在 S3DIS，ScanNet 和 SemanticKITTI 数据集上进行了验证。
zero-shot learning3d datagenerative approachsemantic segmentationmodelnet40
发现论文，激发创造
  • 三维点云分类的转导式零样本学习

    本文将零样本学习扩展到三维点云分类领域，提出基于三元组损失的方法，并在实验中证明了其在三维点云和二维图像分类任务中的有效性。

    Dec, 2019

  • 零样本学习 3D 点云物体

    本文提出使用零样本学习方法（ZSL）对未见过的三维点云进行分类，并根据新方案对模型进行基础测试，从而为三维点云识别领域带来新的挑战。

    Feb, 2019

  • 零样本语义分割

    本文提出了一个新的任务：零样本语义分割，要求学习像素级分类器从未见过的物体类别中进行分类。ZS3Net 是本文提出的一种新架构，它将深度视觉分割模型与从语义词嵌入生成视觉表示的方法相结合，以实现在测试时间处理已见和未见类别的像素分类任务。本文还通过自我训练进一步提高了性能，并在 Pascal-VOC 和 Pascal-Context 两个标准分割数据集上提出了零样本基准并设立竞争基线。此外，对于像 Pascal-Context 数据集中的复杂场景，我们通过使用图形上下文编码来完全利用来自类别分割地图的空间上下文先验知识。

    Jun, 2019

  • 零样本语义分割解耦

    本文提出了一种新的基于分割标签的应对零样本图像语义分割任务的方法 ——ZegFormer，采用无类别分组任务（class-agnostic grouping task）和基于分割标签的零样本分类任务（zero-shot classification task on segments）两个子任务，引入大规模视觉语言模型（如 CLIP），在 PASCAL VOC 和 COCO-Stuff 等数据集上取得了较大的性能提升。

    Dec, 2021

  • 将 CLIP 的知识转化为零样本点云语义分割

    本文提出了一种简单而有效的基线方法，将 CLIP 中的视觉语言知识在特征和输出层面上转移到点云编码器，从而在零样本点云语义分割中取得了显著的性能提升，并在无标注点云语义分割设置中取得了有希望的结果，展示了其在标签效率学习方面的巨大潜力。

    Dec, 2023

  • 基于几何驱动的零样本三维点云理解聚合

    通过利用点云的几何结构改进传输的视觉 - 语言模型，我们提出了首个无需训练的聚合技术，通过几何和语义的点级推理，在分类、部件分割和语义分割等三个任务中取得了新的技术优势。

    Dec, 2023

  • 更多观点，更多了解：通过多模态视觉数据进行零样本点云分割

    零射点云分割方法探索了如何识别在训练阶段未见过的点云中的新物体，并利用深度模型从已标记的已知类别转移知识到未标记的未知类别，提出了一种新颖的多模态零射学习方法，以更准确地对齐视觉和语义特征，在两个流行的基准数据集 SemanticKITTI 和 nuScenes 上进行的实验表明，我们的方法在未见类别 mIoU 上分别取得了 52% 和 49% 的提升，超过了当前的最佳方法。

    Jul, 2023

  • 深度投影三维语义分割

    本文提出了一种基于 2D-CNN 和多模态网络架构的点云语义分割方法，将点云数据投影到 2D 平面，避免了 3D-CNN 方法中立方体体素化降低空间分辨率和增加内存消耗的限制，并在 Semantic3D 数据集上达到了相对增益 7.9％的最新最佳结果。

    May, 2017

  • 基于视觉语义嵌入的广义零样本识别

    本文提出了一种新颖的广义零样本学习（GZSL）方法，它对训练期间的未见图像和未见语义向量具有不可知性。通过提出一种视觉实例的低维嵌入来打破视觉 - 语义间隙，并借助一个新的视觉神谕来量化噪声语义数据的影响，以提高准确性。在一系列数据集上用图模型进行推理的实验结果显示，该方法在语义和视觉监督下均明显优于现有技术。

    Nov, 2018

  • 利用联合嵌入空间进行广义零样本语义分割

    本文提出了一种基于边界感知回归和语义一致性损失实现零样本语义分割任务的方法，并将其与 Apollonius 校准技术相结合，提高了分类器的泛化性能。实验结果表明该方法在标准数据集上实现了最先进的性能表现。

    Aug, 2021