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PointJEM: 通过联合熵最大化来减少特征冗余的自监督点云理解
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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
该文章介绍了一个点云视频自监督学习框架，通过预训练任务提高表示能力，并解决了动态点云时间维度的高冗余性问题。实验证明该方法在下游任务上优于有监督对应方法，具有可迁移性。
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关键要点
- 提出了一个统一的点云视频自监督学习框架，适用于面向对象和面向场景的数据。
- 通过点级别的对比学习，捕捉细粒度语义。
- 引入新的预训练任务，实现超点的语义对齐，提高表示能力。
- 提出选择策略解决动态点云时间维度的高冗余性问题，保留适当的负样本。
- 利用其他实例中的高相似样本作为正样本的补充。
- 大量实验证明该方法在下游任务上优于有监督对应方法，具有卓越的可迁移性。
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