Djupt lärande tillvägagångssätt 3D form segmentering är typiskt formulerat som en multi-klass märkning problem. Befintliga modeller utbildas för en fast uppsättning etiketter, vilket avsevärt begränsar deras flexibilitet och anpassningsförmåga. Vi väljer uppifrån och ner rekursiv nedbrytning och utvecklar den första djupt lärande modellen för hierarkisk segmentering av 3D-former, baserad på rekursiva neurala nätverk. Med utgångspunkt i en full form representerad som ett punktmoln utför vår modell rekursiv binär nedbrytning, där nedbrytningsnätverket vid alla noder i hierarkin delar vikter. Vid varje nod tränas en nodklassificering för att bestämma typen (adjacens eller symmetri) och avbryta kriterierna för dess nedbrytning. De funktioner som utvinns i noder på högre nivå förökas rekursivt till en lägre nivå. Således ger de meningsfulla nedbrytningarna i högre nivåer starka kontextuella signaler som begränsar segmenteringarna i lägre nivåer. För att öka segmenteringsnoggrannheten vid varje nod förstärker vi den rekursiva kontextuella funktionen med den formfunktion som extraheras för motsvarande del. Vår metod segmenterar en 3D-form i punktmoln till ett ofixat antal delar, beroende på form komplexitet, visar stark generalitet och flexibilitet. Det uppnår den senaste prestandan, både för finkornig och semantisk segmentering, på det offentliga riktmärket och ett nytt riktmärke för finkornig segmentering som föreslås i detta arbete. Vi demonstrerar också dess tillämpning för finkorniga delförfiningar i bild-till-form rekonstruktion.
En samtidig arbete REF föreslog en rekursiv binär nedbrytning nätverk för form hierarkisk segmentering.
PartNet: A Recursive Part Decomposition Network for Fine-Grained and Hierarchical Shape Segmentation
{'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']}