Effiziente Methode zur Verarbeitung und Analyse von 3D-Punktwolken für die Instanzsegmentierung unter Verwendung von Bounding-Box-Annotationen

Eine neuartige Pseudo-Labeling-Methode namens SAFormer, die den Mean-Teacher-Ansatz und simulierte Samples nutzt, um präzise Pseudo-Labels für überlappende Bereiche zu generieren. Darüber hinaus verwendet SAFormer eine Local-Global Aware Attention, um lokale Strukturen und globale Beziehungen effektiv zu modellieren.