U3DS$^3$: 无监督的三维语义场景分割
针对任何整体三维场景,本论文提出了 U3DS$^3$ 作为一个完全无监督的点云分割方法,通过利用点云的固有信息来实现全三维场景分割,并且在 ScanNet、SemanticKITTI 和 S3DIS 数据集上提供了最新的研究成果和具有竞争力的结果。
本文介绍了一种名为GrowSP的无监督3D语义分割方法,通过增长超点发现并分组3D语义元素。该方法在多数据集上表现优异,接近全监督PointNet系统。
针对任何整体三维场景,本论文提出了 U3DS$^3$ 作为一个完全无监督的点云分割方法,通过利用点云的固有信息来实现全三维场景分割,并且在 ScanNet、SemanticKITTI 和 S3DIS 数据集上提供了最新的研究成果和具有竞争力的结果。
本文介绍了一种名为GrowSP的无监督3D语义分割方法,通过增长超点发现并分组3D语义元素。该方法在多数据集上表现优异,接近全监督PointNet系统。