Vi introducerar en View-Volume convolutional neural network (VVNet) för att härleda beläggning och semantiska etiketter av en volymetrisk 3D scen från en enda djup bild. VVNet konkateterar en 2D-vy CNN och en 3D-volym CNN med ett differentierat projektionsskikt. Med tanke på en enda RGBD-bild extraherar vår metod de detaljerade geometriska egenskaperna från indatadjupsbilden med en 2D-vy CNN och projicerar sedan funktionerna i en 3D-volym enligt indatadjupskartan via ett projektionslager. Därefter lär vi oss 3D-kontextinformation om scenen med en 3D-volym CNN för beräkning av resultatet volymetrisk beläggning och semantiska etiketter. Med kombinerade 2D- och 3D-representationer minskar VVNet effektivt beräkningskostnaden, möjliggör funktionsextraktion från flerkanaliga högupplösningsingångar, och därmed avsevärt förbättrar resultatet noggrannheten. Vi validerar vår metod och demonstrerar dess effektivitet och effektivitet på både syntetisk SUNCG och riktiga NYU dataset.
Guo m.fl. REF presenterar en vyvolym CNN som extraherar detaljerade geometriska funktioner från 2D-djupbilden och projicerar dem till en 3D-volym för att hjälpa färdiga scenslutsatser.
View-volume Network for Semantic Scene Completion from a Single Depth Image
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}