自适应边缘对比学习用于模糊感知的 3D 语义分割-计算机科学-3D语义分割-3D场景理解-算法.pdfVIP

自适应边缘对比学习用于模糊感知的3D语义

分割

YangChen,YueqiDuan,RunzhongZhang,andYap-PengTan

NanyangTechnologicalUniversity

TsinghuaUniversity

摘要—在这篇论文中，我们提出了一种用于三维点云语义(a)Positionembedding(b)Featureembedding

i-VisionGroup

分割的自适应边缘对比学习方法，即AMContrast3D。大多数SemanticregionAnchor-=

Intra-=

现有方法使用等同惩罚的目标函数，这忽略了逐点的模糊性和源

Inter-=

,=

自过渡区域的不太具有区分性的特征。然而，由于高模糊性点即=0=1(,)=

本

译使是人类也可能难以分辨，它们的手动标注标签不够可靠，并且

对这些点施加硬约束会导致次优模型。为了解决这个问题，我们

中根据各点的模糊程度设计了自适应目标函数，旨在确保低模糊性AmbiguityLow-Semi-High-

−1

1点的正确性同时允许高模