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.
I REF föreslogs en metod för Deep Sliding Shapes baserad på ett 3D CNN-nätverk och presenterades en flerskalig ram för 3D Region Proposition Network (RPN) som använder flera skalor för att upptäcka små mål.
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']}