文件名称:
DefRec_and_PCM：点云上域自适应的自我监督学习-源码
开发工具:
文件大小: 815kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-12
详细说明：在点云上进行域自适应的自我监督学习
介绍
自我监督学习（SSL）可以从未标记的数据中学习有用的表示形式，并已有效地应用于图像的域自适应（DA）。 尚不知道是否以及如何利用它来进行3D感知领域的适应。 在这里，我们描述了对点云上的DA的SSL的首次研究。 我们引入了一个新的借口任务系列，即“变形重构”，该变形任务是由模拟到真实转换中遇到的变形所激发的。 关键思想是使输入形状的区域变形并使用神经网络对其进行重构。 我们设计了三种类型的形状变形方法：（1）基于体积：基于输入空间中的接近度的形状变形； （2）基于特征的：使形状上形状相似的区域变形； （3）基于采样：基于三个简单采样方案的形状变形。 作为单独的贡献，我们还针对点云开发了一种基于混合训练过程的新方法。 对综合和真实家具数据的六个领域适应性进行的评估表明，与以前的工作相比有很大的改进。
使用说明
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