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Masked Scene Modeling: Bridging the Gap Between Supervised and Self-Supervised Learning in 3D Scene Understanding
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新评估协议，解决了自我监督学习在3D场景理解中的局限性。通过掩蔽场景建模，所开发的自我监督模型在性能上与有监督模型相当，并超越了现有方法。
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关键要点
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本研究提出了一种新评估协议，解决了自我监督学习在3D场景理解中的局限性。
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新协议用于评估自我监督特征的质量。
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通过掩蔽场景建模，开发了一种原生于3D的自我监督模型。
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该模型在使用线性探测设置时，其性能与有监督模型相当。
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新模型显著超越了现有的自我监督方法。
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