HybridCR: Weakly-Supervised 3D Point Cloud Semantic Segmentation via Hybrid Contrastive Regularization
论文：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Li_HybridCR_ Weakly-Supervised_3D_ Point_Cloud_Semantic_Segmentation_via_Hybrid_Contrastive_CVPR_2022_paper.html
来源：CVPR 2022
作者：Mengtian Li, Yuan Xie, Yunhang Shen, Bo Ke, Ruizhi Qiao, Bo Ren, Shaohui Lin, Lizhuang Ma
整理：HT
摘要为了解决大规模点云语义分割中的巨大标记成本，我们提出了一种新的弱监督环境下的混合对比正则化（HybridCR）框架，该框架与全监督的框架相比具有竞争性。具体而言，HybridCR是第一个利用点一致性，并以端到端方式来使用对比正则化和伪标记的框架。从根本上说，HybidCR明确有效地考虑了局部相邻点之间的语义相似性和3D类的全局特征。我们进一步设计了一个动态点云增强器来生成多样且鲁棒的样本视图，其转换参数与模型训练联合优化。通过大量实验&
