Vi föreslår en ny ram för djupt lärande för att ta itu med utmaningen med semantisk segmentering av storskaliga punktmoln med miljontals punkter. Vi hävdar att organisationen av 3D-punktmoln effektivt kan fångas upp av en struktur som kallas superpunktgraf (SPG), härledd från en partition av den skannade scenen till geometriskt homogena element. SPG erbjuder en kompakt men ändå rik representation av kontextuella relationer mellan objektdelar, som sedan utnyttjas av ett diagramkonvolutionellt nätverk. Vårt ramverk sätter en ny state of the art för segmentering utomhus LiDAR-skanningar (+11,9 och +8,8 mIoU-poäng för både Semantic3D-testuppsättningar), samt inomhusskanningar (+12,4 mIoU-poäng för S3DIS-datauppsättningen).
Nyligen föreslog Landrieu och Simonovsky REF en djupgående inlärningsbaserad ram för semantisk segmentering av storskaliga punktmoln.
Large-Scale Point Cloud Semantic Segmentation with Superpoint Graphs
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}