3D FC-CRF Raw 3D Point Cloud Voxelized Point Cloud Voxel Förutsägelser säng väggbild golv lampa kudde Trilinear Interpolation 3D Point Segmentation Point Cloud Uniaries 3D FCNN Förbearbetning Figur 1: SEGCloud: En 3D-punkt moln är voxelized och matas genom en 3D helt konvolutional neurala nätverk för att producera grov ned sampled voxel etiketter. Ett trilinjärt interpoleringsskikt överför denna grova utmatning från voxels tillbaka till den ursprungliga 3D-punktsrepresentationen. De erhållna 3D-poängpoängen används för att dra slutsatsen i 3D:s fullt anslutna CRF för att producera slutresultatet. Vårt ramverk är utbildat från början till slut. Abstract 3D semantisk scenmärkning är grundläggande för agenter som verkar i den verkliga världen. I synnerhet, märkning rå 3D-punktsset från sensorer ger finkornig semantik. Nya arbeten utnyttjar Neural Networks kapacitet (NN), men är begränsade till grova voxel förutsägelser och inte uttryckligen genomdriva global konsekvens. Vi presenterar SEG-Cloud, en end-to-end ram för att få 3D-punkt-nivå segmentering som kombinerar fördelarna med NNs, trilinear interpolation (TI) och fullt anslutna villkorliga Random Fields (FC-CRF). Coarse voxel förutsägelser från en 3D Fully Convolutional NN överförs tillbaka till råa 3D-punkter via trilinjär interpolation. Därefter upprätthåller FC-CRF global konsekvens och ger finkornig semantik på punkterna. Vi implementerar det senare som en differentiable Recurrent NN för att möjliggöra gemensam optimering. Vi utvärderar ramverket på två 3D-dataset inomhus och utomhus (NYU V2, S3DIS, KITTI, Semantic3D.net) och visar prestanda jämförbar eller överlägsen den senaste tekniken på alla dataset.
SEGCloud REF hanterar stora moln genom voxelisering följt av interpolering tillbaka till den ursprungliga upplösningen och efterbehandling med ett villkorat slumpmässigt fält (CRF).
SEGCloud: Semantic Segmentation of 3D Point Clouds
{'venue': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}