Effiziente Verarbeitung und Analyse von 3D-Daten: Herausforderungen und Strategien des Transferlernens
Die Übertragbarkeit von Merkmalen, die durch überwachtes und selbstüberwachtes Vortraining auf 3D-Daten gelernt wurden, hängt stark von der Wahl der Architektur und des Evaluationsprotokolls ab. Frühe Schichten zeigen eine hohe diskriminative Fähigkeit, aber eine geringe Anpassungsfähigkeit, was durch eine einfache geometrische Regularisierung verbessert werden kann.
