基于多数据集点云提示训练的大规模 3D 表示学习

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内容提要

点提示训练(PPT)是一种新颖的多数据集协同学习框架,用于在3D表示学习的背景下支持多个预训练范式。PPT能够克服协同学习中的负面迁移问题,并且使用单个权重共享模型进行监督多数据集训练时,在每个数据集上都达到了最先进的性能。此外,PPT在表示质量方面优于其他预训练方法,并在涵盖室内和室外3D场景的十多个不同下游任务中取得了非凡的最新性能。

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关键要点

  • 点提示训练(PPT)是一种新颖的多数据集协同学习框架。

  • PPT 支持在 3D 表示学习的背景下的多个预训练范式。

  • PPT 能够克服协同学习中的负面迁移问题。

  • 使用单个权重共享模型进行监督多数据集训练时,PPT 在每个数据集上达到了最先进的性能。

  • PPT 在表示质量方面优于其他预训练方法。

  • PPT 在涵盖室内和室外 3D 场景的十多个不同下游任务中取得了非凡的最新性能。

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