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面向模态无关的标签有效分割：基于熵正则化的分布对齐
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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
本文介绍了一种弱监督的语义分割方法，通过整体场景标注来预测点云的点级标签，性能与全监督方法相当。核心思想是通过无监督聚类进行过分割，通过二分匹配将场景级标签与簇关联，仅将场景标签传递给相关簇。实验证明过分割和二分分配起关键作用。在ScanNet和S3DIS数据集上评估，性能优于现有技术，可达到全监督方法的结果。
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关键要点
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提出了一种弱监督的语义分割方法，通过整体场景标注预测点云的点级标签。
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该方法的性能与全监督方法相当。
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核心思想是通过无监督聚类进行过分割，并通过二分匹配将场景级标签与簇关联。
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仅将场景标签传递给与之最相关的簇，其余部分由无监督聚类引导。
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实验证明过分割和二分分配起着关键作用。
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在ScanNet和S3DIS数据集上评估，性能优于现有技术，达到全监督方法的结果。
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