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每天一分钟，带你读遍机器人顶级会议文章 标题： SQN: Weakly-Supervi sed Semantic Segmentation of Large-Scale 3D Point Clouds 作者： Qingyong Hu, Bo Yang, Guangchi Fang, Yulan Guo, Ales Leonardis, Niki Trigoni, Andrew Markham 来源：2022 IEEE European Conference on Computer Vision (ECCV) 编译：曹士彭 审核：Zoe，王靖淇 这是泡泡一分钟推送的第 977 篇文章，欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体如需转载，后台留言申请授权 摘要 对点云进行逐点类别标记非常耗时且成本昂贵。随着具有数十亿个点的大型点云数据集变得越来越常见，我们开始思考是否真的有必要对数据集进行完全标记。实验表明，即使是使用1%的随机点标记，现有面对点完全标记假设下设计的基线网络的表现也只是略有下降。然而，在低于该数值时，例如在0.1%的标记下，分割精度就会低得令人无法接受。我们观察到，由于点
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