Inomhusscener uppvisar rik hierarkisk struktur i 3D-objektlayouter. Många uppgifter i 3D scen förståelse kan dra nytta av resonemang gemensamt om den hierarkiska kontexten av en scen, och identiteter objekt. Vi presenterar en variationell denoiserande rekursiv autoencoder (VDRAE) som genererar och iterativt förfinar en hierarkisk representation av 3D-objektlayouter, interleaving bottom-up kodning för kontextaggregation och top-down avkodning för spridning. Vi utbildar vår VDRAE på storskaliga 3D-scendataset för att förutsäga både instansnivåsegmenteringar och 3D-objektdetekteringer från en översegmentering av ett ingångspunktmoln. Vi visar att vår VDRAE förbättrar objektdetekteringen prestanda på verkliga 3D-punkt molndatauppsättningar jämfört med basvärden från tidigare arbete.
Shi och Al. REF visar att uppgiften att upptäcka objekt har nytta av gemensam förutsägelse av det hierarkiska sammanhanget.
Hierarchy Denoising Recursive Autoencoders for 3D Scene Layout Prediction
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}