混合尺度监督用于高效标签的基于 LiDAR 的三维物体检测
本文提出了 LaserMix 机制，利用 LiDAR 点云的强空间线索来更好地利用未标记的数据，实现 LiDAR 半监督分割，并在三个数据集上进行了全面的实验分析，结果表明 LaserMix 具有竞争性且有效。
Jun, 2022
本文提出了一种新的点云无监督域自适应方法 --CoSMix，是第一个基于样本混合的点云分割 UDA 方法，使用标记的合成数据和真实世界无标签点云，在两个大规模数据集上表现优于现有技术。
Jul, 2022
在自动驾驶中，高效利用数据对于推进 3D 场景理解至关重要。我们的研究在 LiDAR 语义分割上扩展了半监督学习，利用行驶场景的内在空间先验和多传感器互补来增强无标注数据集的有效性。我们引入了 LaserMix++，这是一个进化的框架，结合了来自不同 LiDAR 扫描的激光束操作，并结合了 LiDAR - 相机对应关系，进一步辅助高效学习。我们的框架旨在通过整合多模态（包括：1）用于细粒度交叉传感器相互作用的多模态 LaserMix 操作；2）增强 LiDAR 特征学习的相机到 LiDAR 特征提炼；和 3）使用开放词汇模型生成辅助监督的语言驱动知识引导）来增强 3D 场景一致性正则化。LaserMix++ 的多功能性使其适用于 LiDAR 表示的各种应用，确立了其作为一种普遍适用的解决方案。通过理论分析和对流行驾驶感知数据集的广泛实验，我们对我们的框架进行了严格验证。结果显示，LaserMix++ 明显优于完全监督的替代方案，在只使用五分之一的注释数据的情况下实现了可比较的准确性，并显著改善了仅使用监督的基准线。这一重大进展突显了半监督方法在减少对标记数据的依赖方面对基于 LiDAR 的 3D 场景理解系统的潜力。
May, 2024
本文提出了一种名为 SupFusion 的新型训练策略，为 LiDAR-Camera 融合提供辅助的特征级监督并显著提升检测性能。该策略包括了一种称为 Polar Sampling 的数据增强方法，通过稠密化稀疏物体和训练辅助模型生成高质量特征来进行监督。这些特征被用于训练 LiDAR-Camera 融合模型，其中融合特征被优化以模拟生成的高质量特征。此外，本文还提出了一种简单而有效的深度融合模块，与之前的融合方法相比，连续获得更优越的性能。通过这种方式，我们的提议具有以下优势：首先，SupFusion 引入了辅助的特征级监督，可以提升 LiDAR-Camera 检测性能而不增加额外的推断成本。其次，所提出的深度融合模块可以持续提升检测器的能力。我们的提议 SupFusion 和深度融合模块是即插即用的，我们进行了大量实验证明了其有效性。特别是基于多个 LiDAR-Camera 3D 检测器，在 KITTI 基准测试中获得了约 2% 的 3D mAP 改进。
Sep, 2023
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
通过使用与图像相关的 shelf-supervision 模型对配对的 RGB 和 LiDAR 数据进行无监督预训练，我们提出了一种能够生成零样本 3D 边界框的点云表示方法，这种方法在半监督检测中能够显著提高检测准确性，尤其适用于 LiDAR-only 和多模态 (RGB + LiDAR) 检测。我们在 nuScenes 和 WOD 上展示了我们方法的有效性，并在有限数据环境中明显改进了之前的工作。
Jun, 2024
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
本文提出 VS3D，一个从点云中弱监督学习的 3D 目标检测框架，其中引入了无监督的 3D proposal 模块和跨模态知识蒸馏策略，在 KITTI 数据集上取得了优异的性能。
Jul, 2020
利用物体实例的位置信息，设计一种弱监督点云语义分割算法。通过对超分割后的物体实例进行点击，生成分割级别的标签，并通过分割分组网络将分割级别标签转化为点级别伪标签，从而实现基于分割级别标签的语义分割训练。
Dec, 2020
本文介绍了一种在有限标签情况下解决点云理解问题的通用简单框架，通过无监督区域扩展的聚类方法生成聚类，并结合地理特征相似性和语义特征相似性在弱标签监督下学习合并过度细分的聚类，以及自监督重建和数据增强优化模块引导标签在场景中语义相似点之间的传播。实验证明，该框架在大规模 3D 语义场景解析的数据效率设置下，在语义分割、实例分割和目标检测等三个重要弱监督点云理解任务中表现最佳，所开发技术还具有对机器人操作和自主导航中的下游任务提供更好表示的潜力。代码和模型可在链接处公开获取。
Dec, 2023