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波恩大学最新开源代码!自动驾驶场景自监督三维点云表征学习,无需标注,RAL/ICRA 2022!
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https://www.zhihu.com/zvideo/1492177692666068992 语义场景理解对于无人车系统在复杂场景运行起到至关重要的作用。虽然基于深度学习的方法在这项任务中表现出色,但它们依赖于大量带标签的数据,然而对3D点云数据进行标注是非常困难的,需要耗费大量的时间和人力,并且所得到的标签可能无法充分覆盖所有相关的类别,从而无法很好的训练可靠的语义理解网络。自监督表示学习有望通过从不带有标签的原始数据中学习描述性表示来减少所需带标签数据的数量。在本文中,我们提出了一种在自动驾驶场景中 3D 点云数据的表征学习算法。我们提出了一种新的对比学习方法,旨在学习场景中不同结构和物体之间的关系和特征。我们的方法在点云上提取片段,并在这些片段上应用对比损失函数来区分不同的结构的相似度。实验结果表明我们的方法可以学习得到比其他现有自监督方法更具描述性的特征表示,从而得到更好的分割结果。 论文链接:http://www.ipb.uni-bonn.de/pdfs/nunes2022ral-icra.pdf 开源代码:https://github.com/PRBonn/segcontrast
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