Tackling background ambiguities in multi-class few-shot point cloud semantic segmentation
Few-shot point cloud semantic segmentation learns to segment novel classes with scarce labeled samples. Within an episode, a novel target class is defined by a few support samples with corresponding binary masks, where only the points of this class are labeled as foreground and others are regarded a...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Lai, Lvlong, Chen, Jian, Zhang, Chi, Zhang, Zehong, Lin, Guosheng, Wu, Qingyao |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/163370 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Self-regularized prototypical network for few-shot semantic segmentation
بواسطة: Ding, Henghui, وآخرون
منشور في: (2023) -
FEW-SHOT IMAGE RECOGNITION AND OBJECT DETECTION
بواسطة: LI YITING
منشور في: (2023) -
CRCNet: few-shot segmentation with cross-reference and region–global conditional networks
بواسطة: Liu, Weide, وآخرون
منشور في: (2023) -
Few-shot vision recognition and generation for the open-world
بواسطة: Song, Nan
منشور في: (2024) -
Few-shot learning in Wi-Fi-based indoor positioning
بواسطة: Xie, Feng, وآخرون
منشور في: (2024)