自适应注释分布用于弱监督点云语义分割

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本论文提出了一种基于对比学习方法的新策略，用于学习强大的点云表示。该方法通过改进特征分布的紧凑性和可分性，嵌入到点云分类网络中。同时，还提出了混淆易感类别挖掘策略和熵感知注意模块来解决混淆问题和识别异常值。实验证明该方法比现有技术表现更好，性能提升显著。

对比学习弱监督性能提升混淆问题点云点云表示特征分布

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