Punktmoln är ett effektivt dataformat för 3D-data. Befintliga 3D-segmenteringsmetoder för punktmoln varken modellerar lokala beroenden [21] eller kräver ytterligare beräkningar [14, 23]. Detta arbete presenterar en ny 3D-segmenteringsram, RSNet 1, för att effektivt modellera lokala strukturer i punktmoln. Nyckelkomponenten i RSNet är en lätt lokal beroendemodul. Det är en kombination av en ny skiva pooling lager, Recurrent Neural Network (RNN) lager, och en skiva opooling lager. Den skiva pooling skikt är utformad för att projicera funktioner av oordnade punkter på en ordnad sekvens av funktion vektorer så att traditionella end-to-end lärande algoritmer (RNNs) kan tillämpas. RSNets prestanda valideras genom omfattande experiment på S3DIS[1], ScanNet [3] och ShapeNet [34] datauppsättningar. I sin enklaste form, RSNets överträffar alla tidigare state-of-the-art metoder på dessa riktmärken. Och jämförelser mot tidigare state-of-the-art metoder [21, 23] visar effektiviteten i RSNets.
RSNet REF introducerar en skiva pooling lager, en återkommande neural nätverk lager och en skiva opooling lager, som projicerar oordnad punkt funktioner på en ordnad sekvens av funktion vektorer.
Recurrent Slice Networks for 3D Segmentation of Point Clouds
{'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']}