论文一起读 | PDF: 基于概率驱动框架的开放世界三维语义分割

文章预览

‍ 导读 本文是VCC吕浩源同学对论文 PDF: A Probability-Driven Framework for Open World 3D Point Cloud Semantic Segmentation 的解读，该工作来自华中科技大学计算机学院并已被发表在计算机视觉顶级会议CVPR 2024上。  项目主页：  https://github.com/JinfengX/PointCloudPDF 这篇文章提出了一种 概率驱动的框架 （PDF），用于处理三维点云的开放世界语义分割任务，该框架通过不确定性估计、伪标签生成和增量知识蒸馏策略，使模型能够识别未知类别并逐步更新知识库，从而提升了在实际动态场景中的应用效果。 注：本文图片均来自原论文与其项目主页。 I  引言  近年来，三维点云的语义分割在虚拟/增强现实、机器人技术和自动驾驶等领域得到了广泛关注。传统的点云语义分割方法通常假设世界是一个封闭集，并且在训练和推理阶段中的对象类别保持一致。然而，这种假设在实 ………………………………