Dec, 2023

自适应注释分布用于弱监督点云语义分割

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TL;DR我们提出了一个适应性注释分布方法用于弱监督点云语义分割，通过概率密度函数分析和标签感知的点云降采样策略，我们设计了一个梯度校准函数来减少非均匀分布的稀疏标注引起的梯度偏差并明确减少认知不确定性，在 S3DIS、ScanNetV2 和 SemanticKITTI 上实现了全面的性能提升。
weakly supervised point cloud semantic segmentationsparse annotationadaptive annotation distribution methodlabel-aware point cloud downsampling strategymultiplicative dynamic entropy
发现论文，激发创造
  • 一种新的弱监督方法用于 ALS 点云语义分割

    本文提出了一种基于深度学习的弱监督 ALS 点云语义分割框架，在不完整和稀疏标记的未标记数据中利用潜在信息。通过熵正则化、一致性约束和在线软伪标记策略等，显著提高了分类性能，且效率高于当前弱监督方法。ISPRS 3D Labeling Vaihingen 数据集上，该方法只使用 0.1％ 的标记，达到了 83.0％ 的总体精度和 70.0％ 的平均 F1 分数，相较于只使用稀疏标记信息的模型，其提高了 6.9％ 和 12.8％。

    Oct, 2021

  • 大规模点云的弱监督语义分割

    本文提出了一种基于自我监督学习的弱监督方法解决大规模点云语义分割的问题，采用点云着色作为预处理任务，通过生成类原型的方式生成伪标签，并提出了一种稀疏标签传播机制，该方法在室内外不同情景的大规模点云数据集上得到了更好的弱监督结果和与完全监督方法可比的结果。

    Dec, 2022

  • 基于弱监督的语义点云分割：朝着少 10 倍标签的方向发展

    本论文提出了一种弱监督点云分割方法，可以在训练阶段仅标记极少量点，通过学习梯度近似和利用额外的空间和颜色平滑约束来实现，性能接近或甚至优于全监督的方法，具有很高的实用性。

    Apr, 2020

  • 基于伪标签辅助学习的弱监督 ALS 点云语义分割

    本文提出的伪标签辅助点云分割方法，可使用非常少的弱标签 (稀疏采样的) 以较低的标注成本获得与全监督方案相同的结果，并且提出了自适应阈值策略来生成基于预测概率的伪标签进行学习。实验证明，本方法在 ISPRS 3D 语义标注基准数据集上取得了 83.7% 的整体准确率和 70.2% 的平均 F1 分数。

    May, 2021

  • 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

  • SQN: 大规模 3D 点云弱监督语义分割

    使用 Semantic Query Network 方法，只需要对点云的 0.1% 进行随机注释，就可以实现对七个大规模开放数据集的弱监督语义分割，从而极大地减少注释成本和工作量。

    Apr, 2021

  • 无实例级注释的弱监督三维实例分割

    通过使用弱监督的三维实例分割方法，只需要分类语义标签作为监督，而无需实例级别标签，从而减少批注成本，并利用伪实例标签辅助现有方法学习三维实例分割。

    Aug, 2023

  • 基于稀疏点标注的电子显微镜弱监督跨领域分割

    通过少量局部标注创建的弱监督学习模型在神经科学研究中的电子显微镜（EM）图像的精确细胞器实例分割任务上取得了显著的性能提升，比无监督域自适应方法更具实际应用价值。

    Mar, 2024

  • 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

  • 基于基础模型的弱监督激光雷达语义分割

    本文提出了使用散点图对图像进行注释，然后利用 SAM（一种基本模型）为图像生成语义分割标签。通过使用相机和 LiDAR 的内在和外在参数将图像的分割标签映射到 LiDAR 空间，我们获得了点云语义分割的标签，并发布了 Scatter-KITTI 和 Scatter-nuScenes，这是第一个利用基于图像分割的 SAM 进行弱监督点云语义分割的作品。此外，为了减小稀疏注释获取的错误伪标签对点云特征的影响，我们提出了一种用于 LiDAR 语义分割的多模态弱监督网络，称为 MM-ScatterNet。该网络通过引入多模态特征和点云特征之间的一致性约束，增强了点云的表示学习。在 SemanticKITTI 数据集上，我们仅使用 0.02％的注释数据就实现了 66％的全监督性能，在 NuScenes 数据集上，仅使用 0.1％的标记点就实现了 95％的全监督性能。

    Apr, 2024