Abstract-Vi föreslår en vy-baserad metod för att märka objekt i 3D-scener rekonstrueras från RGB-D (färg + djup) videor. Vi använder skjutfönsterdetektorer tränade från objektvyer för att tilldela klassannolikheter till pixlar i varje RGB-D-ram. Dessa sannolikheter projiceras in i den rekonstruerade 3D scenen och integreras med hjälp av en voxel representation. Vi utför effektiv slutledning på ett Markov Random Field över voxels, kombinera signaler från vy-baserad detektion och 3D-form, för att märka scenen. Vår detektionsbaserade metod producerar noggrann scenmärkning på RGB-D Scenes Dataset och förbättrar robustheten i objektdetekteringen.
Lai m.fl. REF föreslog att segmentera objekt i den rekonstruerade 3D-scenen från på varandra följande RGB-D-avbildningar med hjälp av MRF-ramverket.
Detection-based object labeling in 3D scenes
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}