Few Shot Point Cloud Classification

Few-Shot Point Cloud Klassifikation ist eine Aufgabe im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, Punktwolken-Daten effizient mit wenigen beschrifteten Stichproben zu klassifizieren. Diese Aufgabe optimiert Lernalgorithmen, um Modellen zu ermöglichen, sich schnell an neue Kategorien mit begrenzten Trainingsdaten anzupassen, was die Klassifikationsgenauigkeit und die Generalisierungsfähigkeiten verbessert. Sie wird weit verbreitet in Szenarien wie autonomem Fahren, Roboternavigation und 3D-Szenenverstehen angewendet.