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分层自蒸馏下的散点云理解的联合学习

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要

自监督图像网络在解决2D任务时高效，但自监督3D网络表现不佳。本文提出了一种改善3D转移的简单方法，并证明了在高容量的3D网络中进行转移对于获得高质量的3D特征至关重要。研究者还发现这种转移表示可用于开放词汇的分割和背景/前景发现。

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标签

3D转移 云 开放词汇分割 背景/前景发现 自监督图像网络 高质量的3D特征
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