论文分享｜无监督点云语义分割

主要观点总结

本文介绍两篇关于无监督点云语义分割的论文，分别是《GrowSP: Unsupervised Semantic Segmentation of 3D Point Clouds》和《PointDC: Unsupervised Semantic Segmentation of 3D Point Clouds via Cross-modal Distillation and Super-Voxel Clustering》。这两篇论文都针对无监督三维点云语义分割问题提出了全新的方法，且都在多个数据集上取得了令人印象深刻的性能。本文还介绍了这两篇论文的主要内容和贡献。

关键观点总结

关键观点1: 《GrowSP: Unsupervised Semantic Segmentation of 3D Point Clouds》的主要内容和贡献

该论文提出了一种全新的无监督三维点云语义分割方法GrowSP，通过逐步增长的超点来发现3D语义元素。方法包括特征提取模块、超点构建模块和语义基元聚类模块。实验结果表明，该方法在多个三维点云数据集上取得了有前景的语义分割效果，显著优于将2D适配到3D的方法和3D自监督预训练方法。

关键观点2: 《PointDC: Unsupervised Semantic Segmentation of 3D Point Clouds via Cross-modal Distillation and Super-Voxel Clustering》的主要内容和贡献

该论文第一次尝试进行无监督的3D语义分割，提出了一种新的无监督三维语义分割方法PointDC，包括跨模态蒸馏和超体素聚类两个步骤。该方法在各种复杂数据集上的分割效果都有了显著的提高。

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