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。