Feb, 2022

使用深度神经网络进行无监督点云表示学习：综述

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TL;DR本文综述了使用深度神经网络实现无监督点云表示学习的方法。通过对技术方法的描述、评估以及相关数据集和体系结构的介绍，总结讨论了无监督点云表示学习方法的现有研究，并对多个广泛采用的点云数据集进行了定量基准测试及分析。最后，提出了未来研究中可能面临的挑战和问题。
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发现论文，激发创造
  • 自监督学习用于预训练 3D 点云：综述

    本研究综述了使用深度神经网络实现无监督点云表示学习的方法，解决在人工标注数据量有限的问题。研究挖掘了常用数据集和评估指标，提出了基于这些技术的自监督点云表示学习方法的广泛应用，并指出未来可能面临的挑战和潜在问题。

    May, 2023

  • 点云数据的自监督学习：综述

    本文介绍了近期基于 DNN 的点云 SSL 的综述，包括定义、动机、背景、基于几种常见 Task-agnostic 预训练的创新分类方法，以及对于基准数据集的实验结果总结，最终给出了针对当前点云 SSL 限制的改进和未来研究方向。

    May, 2023

  • 通过重构空间对点云进行自监督深度学习

    提出了一种自我监督学习方法，利用点云数据来预训练深度神经网络用于对象分类和语义分割，从而在减少监督样本数量方面提高样本效率。该方法不需要特定的网络体系结构，并且在下游的对象分类任务中优于当前无监督学习方法。

    Jan, 2019

  • 3D 点云的深度学习：概述

    本文综述了近期 point cloud learning 领域深度学习方法在 3D 形状分类、3D 物体检测与跟踪、3D 点云分割三大任务中的最新进展及其对公共数据集的比较结果，并提出了可启发未来研究的深刻见解和方向。

    Dec, 2019

  • 基于深度学习的三维点云分类：系统调查与展望

    该论文介绍了点云的获取、特点和挑战，回顾了点云分类的 3D 数据表示、存储格式和常用数据集，总结了基于深度学习的点云分类方法，并对最新研究进展进行了补充，对主要方法的性能进行了比较和分析，并讨论了点云分类面临的一些挑战和未来方向。

    Nov, 2023

  • 基于聚类的点云表示学习用于三维分析

    基于聚类的监督学习方案用于点云分析，通过在点嵌入空间上进行类内聚类来自动发现子类模式，进而重构嵌入空间以提高鲁棒性；该算法在各种 3D 网络架构上表现出明显的改进，并在知名点云分割数据集和 3D 检测中显示出实用性。

    Jul, 2023

  • 深度学习技术在三维点云分类和语义分割中的综述

    本研究综述了深度学习在点云处理中的最新进展、挑战和潜在研究方向，重点关注点云分析中的 3D 形状分类和语义分割两个主要任务。

    May, 2024

  • 点云上的自监督少样本学习

    该论文提出了两种新型的自监督预训练方法，利用覆盖树对点云进行分层划分，从而避免手动注释点云所导致的困难；并针对少样本学习设置，让学习网络对支持集的点云嵌入进行预训练。实验表明，利用该自监督学习方法预训练的有监督方法显著提高了目前最先进方法的准确性，并且该方法在下游的分类任务中也优于先前的无监督方法。

    Sep, 2020

  • 三维点云的标签高效深度学习调研

    本文首次综述了基于标注效率的点云数据学习，并提出了基于不同类型标签提供的数据前提条件组织标注效率学习方法。该文分类了四种典型的降低点云标注成本的方法：数据增强、域迁移学习、弱监督学习和预训练基础模型，并对这些方法进行了广泛的文献综述。同时，该文分析了当前研究中的挑战并提出了未来研究的发展方向。

    May, 2023

  • PointWise: 一种无监督的点级特征学习网络

    本文提出了一种无监督学习点云的有意义的点对点嵌入方法，利用神经网络的自我监督来训练，从而实现对无标签数据进行语义分割。

    Jan, 2019