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GPS-SSL: 引导正样本采样，将先验信息注入自监督学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种利用空间与时间正对数据的自监督学习策略，包括点聚集学习和无监督物体跟踪方法。该方法在点云分割领域胜过现有的只利用空间信息或忽略时序性质的自监督学习方法。
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关键要点
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提出了一种利用空间与时间正对数据的自监督学习策略。
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该方法包括点聚集学习和无监督物体跟踪。
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通过对两个大规模LiDAR数据集的自监督训练和模型迁移得出结论。
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该方法在点云分割领域胜过现有的只利用空间信息或忽略时序性质的自监督学习方法。
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