【综述】【点云分割】汇总199篇文献。北大—深入分析3D点云分割算法，以评估数据饥饿效应

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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.04307.pdf 代码： 来源： 北京大学 论文名称：Are We Hungry for 3D LiDAR Data for Semantic Segmentation? 原文作者：Biao Gao

3D LiDAR语义分割是一项至关重要的任务，广泛应用于自动驾驶和机器人技术等领域。近年来，3DLiDAR语义分割的研究取得了长足的发展，特别是在深度学习策略方面。然而，这些研究通常严重依赖大量的精细注释数据，而逐点3D LiDAR数据集却极其不足且标记昂贵。由于缺乏训练数据而导致的性能限制称为数据饥饿效应。本文旨在探讨我们是否以及如何渴望用于语义分割的3D LiDAR数据。首先，本文提供了对现有3D数据集和3D语义分割方法的系统的回顾。然后，提供了对三个代表性数据集的深入分析，，并通过实验从不同方面评价了数据饥饿效应。其次，总结了针对3D LiDAR的方法和通用方法解决数据缺乏问题的努力。最后，讨论了一些有见地的话题，以供将来进行数据饥饿问题和未解决问题的研究。

下面是论文具体框架结构以及实验结果：

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