MMScan：多模态 3D 场景数据集与分层语义标注
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。建立了首个最大的多模态三维场景数据集与基准，并通过层次语言注释进行了多模态三维感知研究，为领域相关问题提供了重要的资源。
该文章介绍了一种名为MM-Point的自监督点云表示学习方法，通过多模态交互和传输处理三维物体和多个二维视图之间的一致跨模态目标，并通过多个MLP和多层次增强策略实现二维多视图信息的一致性对比学习。实验结果表明，MM-Point在各种下游任务中展现出最先进的性能，包括合成数据集ModelNet40和真实数据集ScanObjectNN上的准确率。此外，该方法还在少样本分类、三维部分分割和三维语义分割等任务中表现出有效性。
