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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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关键要点
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自监督图像网络在解决复杂的2D任务时高效，几乎不需要下游监督。
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当前基于激光雷达数据的自监督3D网络表现不佳。
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有方法提议将高质量的自监督2D特征转移到3D网络中。
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最近在自动驾驶数据上的尝试显示出有希望的结果，但转移后的特征与完全监督特征之间仍存在差距。
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本文提出了一种简单的方法，显著提高了2D到3D的转移效果。
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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。
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这种转移使得无监督转移的3D特征与完全监督特征之间的差距显著缩小。
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高质量的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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