Vi presenterar PartNet: en konsekvent, storskalig datauppsättning av 3D-objekt kommenterade med finkornig, instansnivå och hierarkisk 3D-delinformation. Vår datauppsättning består av 573,585 delinstanser över 26.671 3D-modeller som omfattar 24 objektkategorier. Detta dataset möjliggör och fungerar som en katalysator för många uppgifter som formanalys, dynamisk 3D scenmodellering och simulering, överkomlighetsanalys och andra. Med hjälp av vår datauppsättning etablerar vi tre benchmarkinguppgifter för utvärdering av 3D-deligenkänning: finkornig semantisk segmentering, hierarkisk semantisk segmentering och exemplationssegmentering. Vi jämför fyra toppmoderna 3D djupinlärningsalgoritmer för finkornig semantisk segmentering och tre basmetoder för hierarkisk semantisk segmentering. Vi föreslår också en baslinjemetod för till exempel segmentering och visar dess överlägsna prestanda jämfört med befintliga metoder.
PartNet REF föreslår en storskalig 3D-modell med hierarkisk delsegmentering.
PartNet: A Large-Scale Benchmark for Fine-Grained and Hierarchical Part-Level 3D Object Understanding
{'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']}