题目：Compositional Semantic Mix for Domain Adaptation in Point Cloud Segmentation
用于点云分割领域适应的组合语义混合
作者：Cristiano Saltori; Fabio Galasso; Giuseppe Fiameni; Nicu Sebe; Fabio Poiesi; Elisa Ricci
源码链接： https://github.com/saltoricristiano/cosmix-uda
摘要
当在不同的传感器或不同环境中捕获的数据上进行训练和测试时，3D点云语义分割的深度学习模型表现出有限的泛化能力，这是由于域偏移造成的。可以采用域适应方法来减轻这种域偏移，例如通过模拟传感器噪声、开发域不可知生成器或训练点云完成网络。通常，这些方法针对范围视图图或需要多模态输入。相比之下，通过样本混合在图像域中执行域适应，这强调了输入数据的操作而不是采用不同的适应模块。在本研究中，我们介绍了点云域适应的组合语义混合，这是第一个基于语义和几何样本混合的点云分割的无监督域适应技术。我们提出了一个双分支对称网络架构，能够
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