Vi fokuserar på uppgiften att amodal 3D-objektdetektering i RGB-D-avbildningar, som syftar till att producera en 3D-contring box av ett objekt i metriska form i sin fulla omfattning. Vi introducerar Deep Sliding Shapes, en 3D ConvNet formulering som tar en 3D volymetrisk scen från en RGB-D-bild som ingång och utgångar 3D-objekt avgränsande rutor. I vår strategi föreslår vi den första 3D Region Proposition Network (RPN) att lära objektitet från geometriska former och den första gemensamma Object Recognition Network (ORN) för att extrahera geometriska funktioner i 3D och färgfunktioner i 2D. I synnerhet hanterar vi föremål av olika storlekar genom att träna en multimodal RPN i två olika skalor och en ORN för att regressera 3D-räneringsboxar. Experiment visar att vår algoritm överträffar state-of-the-art med 13,8 i mAP och är 200× snabbare än den ursprungliga Sliding Shapes.
Författarna till REF fokuserar på 3D-objektdetektering i RGB-D-scener.
Deep Sliding Shapes for Amodal 3D Object Detection in RGB-D Images
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}