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Weakly supervised point cloud segmentation via deep morphological semantic information embedding

CAAI Transactions on Intelligence Technology 2024年第3期9卷 695-708页

作者： Wenhao Xue Yang Yang Lei Li Zhongling Huang Xinggang Wang Junwei Han Dingwen Zhang School of Automation Northwestern Polytechnical UniversityXi'anChina Institute of Mechanical and Electrical Engineering BeijingChina School of Electronic Information and Communications Huazhong University of Science and TechnologyWuhanChina

Segmenting the semantic regions of point clouds is a crucial step for intelligent agents to understand 3D *** supervised point cloud segmentation is highly desirable because entirely labelling point clouds is highly time-consuming and *** the low-costing labelling of 3D point clouds,the scene-level label is one of the most effortless label ***,due to the limitation of classifier discriminative capability and the orderless and structurless nature of the point cloud data,existing scene-level method is hard to transfer the semantic information,which usually leads to the under-activated or over-activated *** this end,a local semantic embedding network is introduced to learn local structural patterns and semantic ***,the proposed network contains graph convolution-based dilation and erosion embedding modules to implement‘inside-out’and‘outside-in’semantic information dissemination ***,the proposed weakly supervised learning framework could achieve the mutual propagation of semantic information in the foreground and *** experiments on the widely used ScanNet benchmark demonstrate the superior capacity of the proposed approach when compared to the current alternatives and baseline models.

关键词： artificial intelligence computer vision deep learning

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