Reliability-adaptive consistency regularization for weakly-supervised point cloud segmentation

Weakly-supervised point cloud segmentation with extremely limited labels is highly desirable to alleviate the expensive costs of collecting densely annotated 3D points. This paper explores applying the consistency regularization that is commonly used in weakly-supervised learning, for its point clou...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلفون الرئيسيون: Wu, Zhonghua, Wu, Yicheng, Lin, Guosheng, Cai, Jianfei
مؤلفون آخرون: School of Computer Science and Engineering
التنسيق: مقال
اللغة:English
منشور في: 2024
الموضوعات:
الوصول للمادة أونلاين:https://hdl.handle.net/10356/176275
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
المؤسسة: Nanyang Technological University
اللغة: English