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基于對(duì)比學(xué)習(xí)和標(biāo)簽挖掘的點(diǎn)云分割算法

計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展 頁數(shù)： 12 2024-03-08
摘要： 基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云分割算法通過設(shè)計(jì)復(fù)雜的特征提取模塊，可以對(duì)高維空間點(diǎn)云進(jìn)行有效的分割.但由于缺乏對(duì)邊界點(diǎn)集的特征挖掘，使得其對(duì)邊界分割的精度欠佳.已有將對(duì)比學(xué)習(xí)思想用于點(diǎn)云分割以解決邊界區(qū)域分割性能不足問題的研究中，忽略了點(diǎn)云無序和稀疏特性，特征提取不夠準(zhǔn)確.對(duì)此，設(shè)計(jì)了基于對(duì)比學(xué)習(xí)和標(biāo)簽挖掘的點(diǎn)云分割模型CL2M (contrastive learning label mi... （共12頁）

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