新採樣方法提升3D點雲上下文學習
CVPR 2025研究提出MICAS,首個專為3D點雲上下文學習而設的多粒度採樣方法,透過點級與提示級的雙重自適應採樣,令單一模型可勝任多種點雲任務。
任務繁雜成本高
3D點雲處理涉及分割、去噪、配準、重建等多種任務,傳統做法是為每項任務訓練專用模型,過程繁瑣且成本高昂;多任務學習雖可減少模型數量,卻面對任務衝突與調參難題。


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