CVPR'24｜ETH Zurich等团队：重新审视小样本3D分割任务，新benchmark开启广阔提升可能性！

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点击下方 卡片 ，关注 「3DCV」 公众号 选择 星标 ，干货第一时间送达 CVPR2024接收paper分享，作者来自ETH Zurich等联合团队： 3D Few-shot分割结果示例 1. 技术背景 3D场景理解在自动驾驶、智能机器人等领域扮演着至关重要的角色，它使设备能够感知并理解周围的三维世界。尽管传统的全监督学习模型在特定类别的识别上表现出色，但这些模型通常只限于识别这些预定义的类别。这就意味着，每当需要识别新的对象类别时，就必须收集大量的3D场景数据并进行详细标注，这一过程不仅耗时耗力，还极大限制了全监督模型在真实世界中的应用广度和灵活性。 然而，借助Few-shot学习方法，这一局面得到了显著改善。Few-shot学习是一种需要极少标注样本就能迅速适应新类别的技术。这意味着模型可以通过少量的示例迅速学习和适应新的环境，大大降低了数据收集 ………………………………