Vi introducerar en ny 3D-objektförslagsmetod som heter Generativt Shape Proposition Network (GSPN) till exempel segmentering i punktmolnsdata. Istället för att behandla objektförslag som ett direkt begränsande regressionsproblem tar vi en analys-för-syntesstrategi och skapar förslag genom att rekonstruera former från bullriga observationer i en scen. Vi införlivar GSPN i en ny 3D instans segmentering ram som heter Region-baserade Point-Net (R-PointNet) som möjliggör flexibel förslag förfining och exempel segmentering generering. Vi uppnår state-of-art prestanda på flera 3D instans segmentering uppgifter. GSPN:s framgång beror till stor del på dess betoning på geometriska förståelser under objektförslaget, som i hög grad minskar förslagen med låg objektivitet.
GSPN Ref inför ett nätverk för förslag till generativ form och bygger på objektförslag för att identifiera fall i 3D-punktmoln.
GSPN: Generative Shape Proposal Network for 3D Instance Segmentation in Point Cloud
{'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']}