ETH Zurich等团队：重新定义小样本3D分割任务

ETH Zurich等机构的研究人员提出了一种 Few-shot 学习策略，解决了3D场景理解中数据标注成本高的问题。他们揭示了当前任务设定的前景泄漏和稀疏点分布问题，并提出新模型COSeg及标准化设置，提升了模型在小样本情况下的泛化能力。这一进展为3D场景理解研究开辟了新道路，为自动驾驶和机器人等领域带来更高效、灵活的技术解决方案。
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