Abstrakt. Att sluta sig till 3D-geometrin och den semantiska betydelsen av ytor, som tillkommit, är en mycket utmanande uppgift. Nyligen har en första end-to-end-inlärningsmetod föreslagits som kompletterar en scen från en enda djupbild. Tillvägagångssättet voxelizes scenen och förutsäger för varje voxel om den är upptagen och, om den är upptagen, den semantiska klassetiketten. I detta arbete föreslår vi en två stream strategi som utnyttjar djup information och semantisk information, som härleds från RGB-bilden, för denna uppgift. Tillvägagångssättet konstruerar en ofullständig 3D semantisk tensor, som använder en kompakt trekanalig kodning för den infererade semantiska informationen, och använder en 3D CNN för att härleda den kompletta 3D semantiska tensorn. I vår experimentella utvärdering visar vi att de föreslagna två strömmarna avsevärt överträffar den senaste tekniken för att fullborda den semantiska scenen.
Garbade m.fl. I REF föreslås en strategi i två riktningar som tillsammans utnyttjar djup- och semantisk information.
Two Stream 3D Semantic Scene Completion
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}