attMPTI:[CVPR 2021]少数镜头3D点云语义分割-源码
3D点云语义分割很少
由创建
介绍
该存储库包含由Na Na Zhao，Tat-Seng Chua和Gim Hee Lee撰写的CVPR 2021论文“”的PyTorch实现。
对点云语义分割的许多现有方法都进行了完全监督。 这些完全受监督的方法严重依赖于大量标记的训练数据，这些数据很难获得，并且不能在训练后泛化为看不见的课程。 为了减轻这些局限性，我们提出了一种新颖的关注感知的多原型转导性少击点云语义分割方法，以在给定一些标记示例的情况下对新类进行分割。 具体来说，每个类别都由多个原型代表，以对3D点云的复杂数据分布进行建模。 随后，我们采用转导标签传播方法来利用标记的多原型与未标记的查询点之间以及未标记的查询点之间的亲和力。 此外，我们设计了一个可引起注意的多层特征学习网络，以学习可捕获点之间语义相关性和几何相关性的判别性特征。 我们的方法在两个基准数据集上的不同的短镜头点云分割设置
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