arXiv cs.LG· Jongann Lee, Sun Woo Park, Yun Young Choi·· 18 天前AI 评分35
SIEVE：克服等变自监督学习中的拓扑阻碍
SIEVE: Overcoming Topological Obstruction in Equivariant Self-Supervised Learning
AI 导读
研究人员提出了 SE(3) 等变自监督学习框架 SIEVE，以解决 3D 点云掩码自编码中标准掩码导致的拓扑崩溃问题。该方法核心采用球面投影掩码（spherical projection mask），在混淆局部语义的同时保留全局姿态，将点云几何压缩为不变标量嵌入向量。实验表明，所得嵌入在下游点云任务中优于基于坐标的基线与手工几何描述符，并在未见形状类别的泛化上取得最大增益。
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