Vi föreslår en ny, konceptuellt enkel och allmän ram till exempel segmentering på 3D-punktmoln. Vår metod, som kallas 3D-BoNet, följer den enkla designfilosofin för per-punkts flerskikts perceptroner (MLPs). Ramverket regresserar direkt 3D- avgränsande rutor för alla instanser i ett punktmoln, samtidigt som man förutsäger en punkt-nivå mask för varje instans. Den består av ett stamnät följt av två parallella nätverk grenar för 1) avgränsande låda regression och 2) punkt mask förutsägelse. 3D-BoNet är enstegs, ankare-fri och end-to-end trainingable. Dessutom är det anmärkningsvärt effektivt att beräkna eftersom det, till skillnad från befintliga metoder, inte kräver några efterbehandlingssteg såsom icke-maximal dämpning, funktionsprovtagning, klusterbildning eller röstning. Omfattande experiment visar att vår strategi överträffar befintligt arbete på både ScanNet och S3DIS datauppsättningar samtidigt som den är ungefär 10× mer beräkningseffektiv. Omfattande ablationsstudier visar hur effektiv vår design är.
3D BoNet REF förutser direkt de avgränsande lådor av objekt för effektiva exempel segmentering.
Learning Object Bounding Boxes for 3D Instance Segmentation on Point Clouds
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}