Schwach überwachte 3D-Punktewolken-Segmentierung

Schwach überwachte 3D-Punktwolken-Segmentierung ist eine Technik im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, 3D-Punktwolken mit begrenzten annotierten Daten zu segmentieren. Diese Methode nutzt schwache oder unvollständige Labels, um Annotationskosten zu reduzieren und die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern. Ihr Ziel ist es, verschiedene Objekte oder Bereiche innerhalb der Punktwolke präzise zu identifizieren und zu klassifizieren. Sie hat erheblichen Anwendungswert in Szenarien wie autonomem Fahren, Roboternavigation und virtueller Realität.