笔记:半监督的3D语义分割
笔记:半监督的3D语义分割
半监督的意义:解决三维点云标注的时间和成本代价。
基于点云的深度学习问题
- voxel-based method 需要大量的memory cost
- view-based method 对3D数据的密度敏感
- point-based method 表现比较好,但是需要大量的标注信息
paper1:Guided Point Contrastive Learning for Semi-supervised Point Cloud Semantic Segmentation
It demonstrates unlabeled point clouds can help to enhance the feature learning in both indoor and outdoor scenes.
It extends contrastive learning to 3D point cloud semi-supervised semantic segmentation with pseudo-label guidance and confidence guidance.
- It accordingly proposes the Guided Point Contrastive Learning framework for SSL-based point cloud segmentation and leverage the semantic predictions as pseudo guidance for improving the contrastive learning on unlabeled point clouds
It proposes a category-balanced sampling strategy to alleviate the point class imbalance issue and to increase the embedding diversity.
Category-balanced sampling for positive pairs: CBS evenly samples positive pairs from each category. 对于类别C,选中的positive pairs 数为:
Category-balanced sampling for negative point set: CBS collects negative samples from scenes in the entire training set instead of just from the current scene.(因为在在具体场景可能确实一些class)
paper2:SSPC-Net: Semi-supervised Semantic 3D Point Cloud Segmentation Network
- Superpoint Graph Embedding
1.leverage the gated GNN to extract superpoints features. (由GNN网络提取到superpoint)
2.conduct the dynamic label propagation based on the superpoint graph strategy to generate pseudo labels.(进行动态标签传播,只考虑临近点,来产生伪标签点或者舍弃点)
3.perform a coupled attention mechanism to further boost the extraction of discriminative contextual features in the point cloud based on the supervised superpoints and the extended superpoints.(增强标签点和伪标签点的耦合关系)
paper3:Perturbed Self-Distillation: Weakly Supervised Large-Scale Point Cloud
Semantic Segmentation
It propose a perturbed self-distillation (PSD) framework.(可以有效建立标签点和无标签点的拓扑关系)
context-aware module(整合到PSD来改进拓扑结构)
paper4:Sparse-to-dense Feature Matching: Intra and Inter domain Cross-modal Learning in Domain Adaptation for 3D Semantic Segmentation
DsCML(动态稀疏到密集交叉模态学习策略): It enables the sparse point cloud features and dense pixel features can sufficiently interact with each other.(稀疏点云特征和密集像素特征能够充分交互)
CMAL(跨模态对抗学习): It is mainly utilized to narrow the domain gap by reducing the distribution difference between source and target domain.(利用对抗学习同时拉近模态间数据和域间数据的距离)
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