基于视觉语言模型的通用少样本3D点云分割

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内容提要

本研究提出GFS-VL框架,解决通用少样本3D点云分割在新类别适应中的稀疏样本问题,通过结合密集伪标签与稀疏样本,显著提升学习效果,实验验证了其有效性,为实际应用奠定基础。

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