BriefGPT - AI 论文速递
·
序列化的点云曼巴：一个序列化的点云曼巴分割模型
💡
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本文介绍了使用散点图对图像进行注释，并利用SAM模型为图像生成语义分割标签的方法。同时，提出了一种用于LiDAR语义分割的多模态弱监督网络MM-ScatterNet，通过引入多模态特征和点云特征之间的一致性约束，增强了点云的表示学习。在SemanticKITTI数据集上，仅使用0.02%的注释数据就实现了66%的全监督性能，在NuScenes数据集上，仅使用0.1%的标记点就实现了95%的全监督性能。
🎯
关键要点
- 使用散点图对图像进行注释，利用SAM模型生成语义分割标签。
- 通过相机和LiDAR参数将图像分割标签映射到LiDAR空间，获得点云语义分割标签。
- 发布了Scatter-KITTI和Scatter-nuScenes，首次利用基于图像分割的SAM进行弱监督点云语义分割。
- 提出了多模态弱监督网络MM-ScatterNet，增强点云表示学习。
- 在SemanticKITTI数据集上，仅使用0.02%的注释数据实现66%的全监督性能。
- 在NuScenes数据集上，仅使用0.1%的标记点实现95%的全监督性能。
➡️
