定位与扩展：点云少样本语义分割的解耦框架

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作者 | NNU三维世界  编辑 | NNU三维世界 点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 题目：Localization and Expansion: A Decoupled Framework for Point Cloud Few-shot Semantic Segmentation 作者：Zhaoyang Li, Yuan Wang, Wangkai Li, Rui Sun，and Tianzhu Zhang 会议：arxiv 论文链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.13752     PART.01   概述   今天为大家带来一篇关于点云语义分割的论文。作为一项基本的计算机视觉任务，点云语义分割在自动驾驶、机器人等领域有着广泛的应用，由于复杂的算法和完善的数据集，点云语义分割取得了显著的成就。然而，完全监督分割模型的功能仅限于预定义的训练类别，形成一个封闭集范式严重限制了它们的实际应用。为了追求从最小样例中识别新类别的类人智能，点云少样本分割（PC-FSS）最近 ………………………………