AIGC動態歡迎閱讀
原標題:CVPR 24|ETH Zurich等團隊:重新定義小樣本3D分割任務,新基準開啟廣闊提升潛力!
關鍵字:模型,類別,前景,任務,場景
文章來源:機器之心
內容字數:0字
內容摘要:
AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com該文章的第一作者安照崇,目前在哥本哈根大學攻讀博士學位,導師為Serge Belongie。他碩士畢業于蘇黎世聯邦理工學院(ETH Zurich),在碩士期間,他在導師Luc Van Gool的實驗室中參與了多個研究項目。他的主要研究方向包括場景理解、小樣本學習以及多模態學習。
3D場景理解讓人形機器人「看得見」周身場景,使汽車自動駕駛功能能夠實時感知行駛過程中可能出現的情形,從而做出更加智能化的行為和反應。而這一切需要大量3D場景的詳細標注,從而急劇提升時間成本和資源投入。?????????????????????????
最近,??ETH Zurich等團隊提出了一種Few-shot學習方法,大大改善了這一局限性,并重新審視了目前的FS-PCS任務,在3D
原文鏈接:CVPR 24|ETH Zurich等團隊:重新定義小樣本3D分割任務,新基準開啟廣闊提升潛力!
聯系作者
文章來源:機器之心
作者微信:almosthuman2014
作者簡介:專業的人工智能媒體和產業服務平臺
? 版權聲明
文章版權歸作者所有,未經允許請勿轉載。
相關文章

暫無評論...