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少即是多：朝着高效的零样本 3D 语义分割网络
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了无训练的3D少样本分割网络TFS3D及其变种TFS3D-T，通过三角函数位置编码提取密集表示，缓解领域差异问题并节省时间。实验结果表明，TFS3D-T在S3DIS和ScanNet上性能优于最先进方法，训练时间减少了90%。
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关键要点
- 本文提出了一种无训练的3D少样本分割网络TFS3D及其变种TFS3D-T。
- TFS3D通过三角函数位置编码提取密集表示，缓解领域差异问题并节省时间。
- TFS3D-T在S3DIS和ScanNet上性能优于最先进方法，分别提高了6.93%和17.96%的mIoU。
- TFS3D-T的训练时间减少了90%，显示出卓越的有效性和高效性。
- 该研究旨在减少对大规模数据集的依赖，推动少样本学习在3D分割中的应用。
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