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自发式语义嵌入用于连贯点跟踪
原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种统一的点云视频自监督学习框架，利用对比学习捕捉细粒度语义，并引入新的预训练任务以提高表示能力。为解决动态点云的冗余性，提出选择策略保留负样本。实验结果表明，该方法在多项任务中优于有监督方法，展示了良好的可迁移性。
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关键要点
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提出了一种统一的点云视频自监督学习框架，适用于面向对象和面向场景的数据。
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通过点级别的对比学习，捕捉细粒度语义。
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引入新的预训练任务，通过超点的语义对齐提高表示能力。
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为解决动态点云的冗余性，提出选择策略保留适当的负样本。
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实验结果表明，该方法在多项任务中优于有监督方法，展示了良好的可迁移性。
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延伸问答
什么是自发式语义嵌入在点云视频中的应用？
自发式语义嵌入用于点云视频自监督学习框架，通过对比学习捕捉细粒度语义。
该框架如何提高表示能力？
通过引入新的预训练任务，实现超点的语义对齐来提高表示能力。
如何解决动态点云的冗余性问题？
提出选择策略来保留适当的负样本，并利用其他实例中的高相似样本作为正样本的补充。
该方法在实验中表现如何？
实验结果表明，该方法在多项任务中优于有监督方法，展示了良好的可迁移性。
点级别的对比学习有什么优势？
点级别的对比学习能够捕捉到细粒度语义，提升模型的表现。
该框架适用于哪些类型的数据？
该框架适用于面向对象和面向场景的数据。
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