本文通过重新审视三维网格的经典多视图表示方法，研究了几种技术，使其可用于三维语义网格的语义分割。给定一个从 RGBD 传感器重建的三维网格，本文方法有效地选取不同的虚拟视图，并渲染多个二维通道，以训练出有效的二维语义分割模型；最终将多视讯预测的特征融合到三维网格顶点上，预测网格语义分割标签。

Jul, 2020

本文介绍了 MVPNet 模型，该模型使用视图选择和 2D-3D 特征聚合模块将 2D 多视图图像特征汇集到 3D 点云中，并使用基于点的网络将 3D 规范空间中的特征融合以预测 3D 语义标签。该方法在 3D 语义分割任务上，优于以前的点云方法，并且训练速度比稀疏体素方法的大型网络快得多。

Sep, 2019

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

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

提出了一种名为 3DMV 的新型方法，使用联合 3D - 多视图预测网络对室内环境中 RGB-D 扫描进行三维语义场景分割。通过将 RGB 和几何特征相结合，并以一个可微的 backprojection 层将其映射到三维网格中，这种联合二维 - 三维架构实现了比现有基线方法显著更好的结果。

Mar, 2018

本文提出了一种用于 3D 点云的多任务点位网络，实现了语义和实例分割，并比较了不同数据集上的表现。与单一组件相比，我们的方法表现出了更好的鲁棒性和语义分割性能，使用了多值条件随机场进行语义与实例标签联合优化。

Apr, 2019

本文提出了一种简单而有效的基于场景级弱监督的点云分割方法，引入了多模态点亲和度推理模块，利用从多个模态（如点云和 RGB）得到的特征来特征化提出的点亲和度，并通过归一化分类器权重来减轻长尾分布的不利影响，无需事先知道类别分布的先验信息。通过在 ScanNet 和 S3DIS 基准测试上进行的大量实验证实了我们提出方法的有效性，其 mIoU 指标优于现有技术水平 4% 至 6%。

Dec, 2023

该研究关注于针对实际采集的大规模点云数据进行语义分割，并提出了一种自适应融合方法在点水平上进行准确的分割。

Mar, 2021

本文提出一种简单有效的多模态 3D 语义分割网络，利用来自不同传感器的信息进行语义分割并使其更加鲁棒，达到了优异的性能。

Apr, 2023

我们提出了基于点云和多视角图像的自我和交叉注意力聚合方法 (SCA-PVNet) 来进行三维目标检索，通过设计两种特征聚合模块（即 In-Modality Aggregation Module (IMAM) 和 Cross-Modality Aggregation Module (CMAM)），通过自我和交叉注意力机制有效地融合多视角特征和点云特征，从而获得目标检索的最终描述符。我们在从小到大范围的三个数据集上进行了大量实验和分析，证明了提出的 SCA-PVNet 方法在三维目标检索领域的卓越性能。

Jul, 2023