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子空间原型引导以缓解点云语义分割中的类别不平衡
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种分层点云主动学习策略，解决了学习3D点云分割时的有限注释问题。通过使用上下文信息的分层最小边距不确定性模块对每个点进行不确定性度量，并设计了特征距离抑制策略来选择重要和代表性的点进行手动标注。实验结果表明，该框架在使用极少训练数据时性能优于最先进的弱监督和主动学习方法。
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关键要点
- 提出了一种分层点云主动学习策略，解决了有限注释学习3D点云分割的问题。
- 使用上下文信息的分层最小边距不确定性模块对每个点进行不确定性度量。
- 设计了特征距离抑制策略来选择重要和代表性的点进行手动标注。
- 在S3DIS和ScanNetV2数据集上的实验表明，该框架在使用极少训练数据时性能优于最先进的弱监督和主动学习方法。
- 仅使用0.07%和0.1%的训练数据时，分别达到了完全监督基线的96.5%和100%的性能。
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