arXiv 人工智能· Ziyang Liu, Kieren Yu, Xiao Yang, Xin Yang, Kaishun Wu·· 7 小时前AI 评分33
PT$^3$：面向泛化毫米波人体点云表示的原型引导自监督预训练
PT$^3$: Prototype-Guided Self-Supervised Pretraining for Generalizable mmWave Human Point Cloud Representation
AI 导读
研究人员提出毫米波人体点云自监督预训练框架 PT$^3$，将局部状态表征为共享原型的稀疏组合，并结合自回归预测与观测一致性学习时空表征。在多源无标注数据上预训练后，其冻结编码器可直接迁移至动作分类、稠密点生成、关节姿态估计和未来运动预测任务。实验表明，PT$^3$ 表现优于对比预训练基线，且达到或超越了任务专用模型。
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