多尺度邻域占用掩码自编码器在LiDAR点云自监督学习中的应用

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本研究提出了一种新的邻域占用掩码自编码器（NOMAE），有效解决了LiDAR点云自监督学习中的大面积空白问题。NOMAE通过重建非掩码体素邻域，克服了信息泄漏和计算复杂性，提升了语义分割和3D目标检测的性能。

3D目标检测 LiDAR NOMAE 点云编码器自监督自监督学习语义分割邻域

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