Segmentation faiblement supervisée de nuage de points 3D

La segmentation faiblement supervisée de nuages de points 3D est une technique dans le domaine de la vision par ordinateur visant à segmenter des nuages de points 3D avec des données étiquetées limitées. Cette méthode utilise des étiquettes faibles ou incomplètes pour réduire les coûts d'annotation et améliorer la capacité de généralisation du modèle. Son objectif est d'identifier et de classifier précisément différents objets ou régions au sein du nuage de points, et elle présente une valeur d'application importante dans des scénarios tels que la conduite autonome, la navigation robotique et la réalité virtuelle.