高次幾何構造モデリングに基づく点群の教師なし領域適応 研究背景と動機 点群データは3次元空間を表す重要なデータ形式であり、自動運転、リモートセンシングなどの現実世界のシナリオで広く利用されています。点群は正確な幾何情報を捉えることができますが、デバイス間またはシナリオ間で適用される際に、センサーのノイズ、サンプリング方法、環境の影響などによる幾何的な特性が顕著に変化する可能性があります。このような顕著な幾何変化（領域間ギャップ）は、ある領域で訓練されたニューラルネットワークが他の領域での性能を保持するのを困難にしています。この問題は、点群の深層学習手法の実際の応用での普及に制約を与えています。 現在、この問題の効果的な解決策として教師なし領域適応（Unsupervised Domain Ad...

语義セグメンテーションは画像内の各ピクセルに対してクラスラベルを予測することを目的としており（Liu et al., 2021; Wang et al., 2021）、シーンの理解、医療画像解析、自動運転、地理情報システム、拡張現実などに広く応用されています（Strudel et al., 2021; Sun et al., 2023）。深層神経ネットワークの発展により、セグメンテーションタスクの性能が大幅に向上しましたが（Chen et al., 2014; Guan et al., 2021; Zhao et al., 2017）、これらの進歩はモデルの訓練に大量のピクセルレベルのアノテーションデータを必要とし、これらのデータの取得は現実の場面では高コストです（Jiang et al.,...