Apr, 2023

基于点云语义分割的多到单知识蒸馏

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TL;DR本文提出了一种基于多源知识蒸馏的 3D 点云语义分割方法，采用多到单的融合方式，通过实例感知亲和性蒸馏算法获取高级结构知识，实现对于难分类类别的提升。在 SemanticKITTI 数据集中实验证明，该方法在验证集和测试集上均显著优于基线方法。
3d point cloudsemantic segmentationknowledge distillationmulti-to-single frameworkinstance-aware affinity distillation
发现论文，激发创造
  • 基于点云到体素的知识蒸馏技术用于 LiDAR 语义分割

    本文提出了一种基于点到体素知识蒸馏的方法，通过将隐藏层的知识从点级别和体素级别进行转移，采用困难感知的采样策略和点 - 体素相似度蒸馏，提高了 LiDAR 语义分割任务中教师模型向学生模型的知识压缩效果，同时在两个流行的基准数据集上实现了优于现有方法的精度和速度。

    Jun, 2022

  • 从 3D 到鸟瞰图的知识蒸馏用于 LiDAR 语义分割

    该研究提出了一种有效的三维（3D）到 Bird's-Eye-View（BEV）知识蒸馏方法，将丰富的知识从基于 Voxel 的模型传递到基于 BEV 的模型，该方法应用于自动驾驶领域的 LiDAR 点云分割任务中，明显提高了准确性，SemanticKITTI 数据集是该研究的实验验证平台。

    Apr, 2023

  • 多帧到单帧：用于三维物体检测的知识蒸馏

    本文提出了一种通过知识蒸馏实现基于点云进行三维物体检测的方法，该方法通过两阶段的训练流程，使得在测试时基于低质量数据的模型性能得到提升。

    Sep, 2020

  • 多模态亲和推断弱监督 3D 语义分割

    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

  • 通过跨模态蒸馏和超体素聚类进行三维点云的无监督语义分割

    本文提出了一个名为 PointDC 的新型分割框架，通过两个阶段的处理（CMD 和 SVC），实现在不使用任何形式的注释的情况下的点云全自动无监督语义分割。该框架在 ScanNet-v2 和 S3DIS 两种数据集上均优于以往的无监督学习方法，分割性能显著提高。

    Apr, 2023

  • 多标签知识蒸馏

    提出一种新颖的多标签知识蒸馏方法，通过将多标签学习问题分解为一组二元分类问题，并利用标签间嵌入的结构信息来增强学习特征表示的独特性，避免标签间的知识对抗，从而在多个基准数据集上实现了优越的性能。

    Aug, 2023

  • 少样本 3D 点云语义分割

    为了解决 3D 点云语义分割中数据有限和模型泛化性能差的问题，本文提出了一种基于注意力机制多突出物体的跨导语义分割方法，并在各种 Few-shot 点云语义分割场景下取得了显著的效果提升。

    Jun, 2020

  • 跨模态和跨域知识迁移对无标签 3D 分割

    通过探索图像和点云之间的关系并设计有效的特征对齐策略，我们提出了一种新颖的方法来解决具有挑战性的跨模态和跨域自适应任务，在没有任何 3D 标签的情况下，我们的方法利用 KITTI360 和 GTA5 的知识，在 SemanticKITTI 上达到了 3D 点云语义分割的最先进性能，相比现有的无监督和弱监督基准。

    Sep, 2023

  • 使用 Minkowski 引擎和知识蒸馏方法的 3D 语义分割更小模型

    通过应用知识蒸馏技术来减少模型大小，同时保持性能，本文目的是分析和提出不同的损失函数来模拟不同的稀疏卷积神经网络 (Sparse Convolutional NNs) 的表现，特别是在 3D 深度学习的稀疏张量中，我们在标准 ScanNet V2 数据集上进行了实验，并在最新的基于时空卷积模型上，通过四倍模型减少约 2.6％mIoU 差异和 16 倍模型减少约 8％的实验结果。

    May, 2023

  • 分层自蒸馏下的散点云理解的联合学习

    本文提出了一种端到端的架构，用于处理和识别部分点云，具有层级自蒸馏和在部分分割任务上具有卓越性能的优势。

    Dec, 2023