Abstrakt. Semantisk segmentering av 3D-punktmoln är ett utmanande problem med många verkliga tillämpningar. Djupt lärande har revolutionerat området bildsemantisk segmentering, men dess inverkan på punktmolnsdata har hittills varit begränsad. De senaste försöken, baserade på 3D-metoder för djupinlärning (3D-CNN), har lett till mindre förväntade resultat. Sådana metoder kräver voxeliseringar av de underliggande punktmolnsdata, vilket leder till minskad rumslig upplösning och ökad minnesförbrukning. Dessutom lider 3D-CNN i hög grad av den begränsade tillgången på kommenterade dataset. I detta dokument föreslår vi en alternativ ram som undviker begränsningarna med 3D-CNN. Istället för att direkt lösa problemet i 3D, projicerar vi först punktmolnet på en uppsättning syntetiska 2D-bilder. Dessa bilder används sedan som indata till en 2D-CNN, avsedd för semantisk segmentering. Slutligen, de erhållna förutsägelser poäng åter-projiceras till punktmolnet för att få segmenteringsresultat. Vi undersöker vidare effekterna av flera modaliteter, såsom färg, djup och ytnormaler, i en flerströms nätverksarkitektur. Experiment utförs på den senaste Semantic3D datasetet. Vår strategi sätter en ny toppmodern nivå genom att uppnå en relativ vinst på 7,9 % jämfört med den tidigare bästa strategin.
Varje vy behandlas sedan av ett flerströmsnät som i REF.
Deep Projective 3D Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}