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中科大DSAI Lab团队多篇论文入选ICCV 2025,推动三维视觉与泛化感知技术突破

论文三:LARM——大模型辅助的少样本点云分割论文标题:Generalized Few-Shot Point Cloud Segmentation via LLM-Assisted Hyper-Relation...针对上述问题,本文提出一个统一的解决方案——LLM辅助的超关系匹配框架(LLM-Assisted Hyper-Relation Matching, LARM),同时优化原型表征与匹配策略,显著提升跨类别泛化能力...具体而言,LARM在表征阶段引入大语言模型辅助模块,通过LLM生成多样化的类别文本描述,结合CLIP获得语义特征,与视觉特征进行多模态融合,从而构建更鲁棒的新类别原型,并通过“文本引导的元特征选择”机制借助基础类隐含模式进一步增强表示力...在匹配阶段,LARM提出超关系匹配策略,用点与多类别原型之间的排序分布来替代传统的点对原型一一比较,建模类别间结构关系,从而显著降低匹配过程对类间形态相似的敏感性。...在S3DIS与ScanNet等多个跨域少样本点云分割基准上,LARM均取得优于现有方法的表现,在新类别上的提升尤为显著,验证了所提框架在特征泛化与匹配稳健性方面的有效性。

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