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考虑变更检测条件下，通过语义八叉树在点云之间转移外立面标签
使用八叉树结构从已标注点云向未标注点云进行注释传递，通过分析点云间的变化，该方法可以有效地传递注释并解决变化问题，对于自动在两个不同的代表同一实物的点云之间进行标签传递的方法的开发是该项目的主要贡献，该方法对于数据驱动的深度学习算法具有非常
PDF5 months ago
ICML基于 Atlas 的细胞类型转移的不确定性量化
本文首次引入了单细胞参考图谱的细胞类型分类不确定性量化方法，并证明相较于现有模型，带有不确定性量化的模型更适合在参考图谱上转移细胞类型和检测未见过的细胞类型。
PDF2 years ago
EMNLP基于图的多语言标签传播在低资源词性标注中的应用
本文提出了一种将标签从多种高 - 低资源语言进行传递的图形标签传递方法，可与增强的情境化嵌入相结合，实现了无监督标注低资源语言中词性标注的最新技术水平。
PDF2 years ago
全景城市场景分割的 3D 到 2D 标签转移的 Panoptic NeRF
本研究提出了一种新的 3D 到 2D 标签转换方法 - Panoptic NeRF 用于语义分割和实例分割任务，它利用了现有数据集中 2D 语义线索和粗糙 3D 标注信息的统一，实现了多视角一致的二维标签生成，可以提高多视角下的几何语义渲染
PDF2 years ago
结构全知：通过领域间结构信息适应性增强语义分割
本文提出了一种基于结构内容的无监督领域自适应语义分割方法，通过 Domain Invariant Structure Extraction (DISE) 框架实现跨领域图像转换和标签转移，大量实验证明该方法在无标注数据情况下具有更高的分割性
PDF5 years ago
CVPR一次性零件标记的结构化集合匹配网络
本文提出一种结构化的集合匹配网络，使用卷积神经网络来标记一个目标图像中的多个部分，该网络被广泛地应用于三种不同的标签传递场景中的图像匹配任务，并且明显优于几个强基线方法。
PDF7 years ago
CVPR通过高效滤波实现的非参数场景解析
本文介绍了一种非参数方法，采用 “样本 - 筛选” 策略进行场景解析，通过图像相似性评分进行有标记的超像素抽样，并利用高效的过滤程序进行标签传输，从而使得更多有标记的样本得以应用。实验结果表明，该方法在两个基准数据集上的效果优于现有技术。
PDF9 years ago
CVPR通过三维到二维标签转移实现街景的语义实例注释
该研究论文提出了一种将语义实例标签从二维提升到三维的方法，通过从解析来自立体或激光数据的重建场景的 2D 标签信息，转化到图像域，可更高效地完成像素级别的语义注释与更准确，基于时间的标签。
PDF9 years ago