Jan, 2024

通过解耦优化进行大规模点云语义分割的类别不平衡半监督学习

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TL;DR我们介绍了一种新的解耦优化框架，通过交替优化方式解决了现有基于半监督学习的方法中存在的严重训练偏差问题，主要是由于类别不平衡和点云数据的长尾分布导致了尾部类别分割的偏置预测。
发现论文，激发创造
  • 基于半监督开放集的三维点云理解学习

    本研究提出了一种基于样本加权的半监督 3D 点云学习方法，通过双层优化框架估计权重并引入三种正则化技术，提高了模型的稳定性和准确性。实验结果表明该方法在 3D 点云分类和分割任务中具有有效性和可行性。

    May, 2022

  • 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

  • 基于分类置信度的三维半监督学习

    本研究提出了基于类别置信度的三维半监督学习方法，在动态阈值策略和重新采样策略的帮助下，成功地解决了三维不平衡数据状态下监督学习的问题，并在分类和检测任务中得到了显著提高。

    Oct, 2022

  • 类别不平衡的半监督学习

    本文提出一种称为类别不平衡半监督学习（CISSL）的任务，介绍了现有的类别不平衡 SSL 方法，并提出了一种所谓的压抑一致性损失（SCL）的正则化方法，该方法对于类别不平衡情况具有鲁棒性，在 CISSL 环境下比传统方法表现更好。

    Feb, 2020

  • CoSSL: 基于共同学习表示和分类器的非平衡半监督学习

    本文提出了一种新颖的协同学习框架 (CoSSL)，通过分离表示学习和分类器学习来处理不平衡自监督学习。为了处理数据不平衡，我们设计了尾部特征增强 (TFE) 用于分类器学习，并且针对不同的转移测试分布进行了全面评估，实验证明我们的方法在各种不同的转移分布下都表现出优越的性能。

    Dec, 2021

  • 野外点云的时空自监督学习

    本文提出了一种利用空间与时间正对数据的自监督学习策略，该方法包括了点聚集学习和无监督物体跟踪的方法，并通过对两个大规模 LiDAR 数据集的自监督训练和模型迁移得出：该方法在点云分割领域胜过现有的、只利用空间信息或忽略时序性质的自监督学习方法。

    Mar, 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

  • 点云领域自适应的自监督学习

    本篇论文探究了自监督学习在 3D 感知问题的领域自适应中的应用，通过提出基于形变重构的预训练任务以及一种名为 PCM 的新颖训练流程，对分类和分割的领域适应数据集进行了评估，取得了相较于现有和基准方法的巨大改进。

    Mar, 2020

  • 少样本零样本情境中的半监督学习

    我们通过引入额外的熵损失构建了一个分类器，用于对来自已知和未知类别的数据进行分类，从而改进了现有的半监督学习方法在已知和未知类别的分类中的表现。通过在 CIFAR-100 和 STL-10 两个基准图像分类数据集上的实验证明，我们相对于现有的 SSL、开放集合 SSL 和开放世界 SSL 方法取得了巨大的改进。当标记数据非常有限（每个类别 1-25 个标记示例）时，进步最为显著。

    Aug, 2023

  • 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