Adaptation de domaine non supervisée sur les nuages de points via la modélisation de structures géométriques d'ordre supérieur

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
nuages de points   adaptation de domaine non supervisée   structures géométriques d'ordre supérieur   apprentissage contrastif   apprentissage auto-supervisé   vision 3D   alignement des caractéristiques  

Rapport d’une étude basée sur le Modélisation des structures géométriques d’ordre supérieur dans l’adaptation de domaine non supervisée pour les nuages de points Contexte et motivations de la recherche Les nuages de points constituent une forme fondamentale de données tridimensionnelles, très utilisée dans des applications réelles comme la conduite...

Algorithme de segmentation adaptative de domaine non supervisé basé sur un alignement de catégorie à deux niveaux

Algorithme de segmentation adaptative de domaine non supervisé basé sur un alignement de catégorie à deux niveaux

Sciences de l'information, Automatique, Intelligence artificielle,
adaptation de domaine non supervisée   segmentation sémantique   alignement de catégorie à deux niveaux   carte d'activation de classe   réseau antagoniste génératif  

La segmentation sémantique vise à prédire des étiquettes de classe pour chaque pixel d’une image (Liu et al., 2021; Wang et al., 2021), et est largement utilisée pour la compréhension de scènes, l’analyse des images médicales, la conduite autonome, les systèmes d’information géographique et la réalité augmentée (Strudel et al., 2021; Sun et al., 20...