MoPA: 3D 多模态先验辅助领域自适应语义分割
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。多模式无监督领域适应（MM-UDA）用于 3D 语义分割是一种实用解决方案，能够在自主系统中嵌入语义理解，而无需昂贵的逐点注释。本文提出了多模式先验辅助（MoPA）领域适应，以改善罕见对象的性能，并通过插入从野外收集的罕见先验对象来纠正不平衡的监督信号，同时通过 SAM 一致性损失利用来自 SAM 的 2D...
本文介绍了一种名为MoPA的方法，用于改善罕见对象的3D语义分割性能。该方法通过插入罕见先验对象来纠正不平衡的监督信号，并利用SAM一致性损失来鼓励一致的预测。实验证明，该方法在多模式无监督领域适应基准上取得了最先进的性能。
