I detta arbete studerar vi 3D-objektdetektering från RGB-D-data i både inomhus- och utomhusscener. Medan tidigare metoder fokuserar på bilder eller 3D voxels, ofta dunkla naturliga 3D-mönster och invarianter av 3D-data, vi arbetar direkt på råpunktmoln genom att poppa upp RGB-D skanningar. En viktig utmaning för detta tillvägagångssätt är dock hur man effektivt kan lokalisera objekt i punktmoln av storskaliga scener (regionförslag). Istället för att enbart förlita sig på 3D-förslag utnyttjar vår metod både mogna 2D-objektdetektorer och avancerade 3D-djupinlärning för objektlokalisering, för att uppnå effektivitet och hög recall för även små objekt. Med fördel av att lära sig direkt i råa punktmoln, vår metod kan också exakt uppskatta 3D avgränsande lådor även under stark ocklusion eller med mycket glesa punkter. Utvärderad på KITTI och SUN RGB-D 3D detektionsriktmärken, vår metod överträffar den senaste tekniken med anmärkningsvärda marginaler samtidigt som den har kapacitet i realtid.
REF utnyttjar mogna 2D-objektdetektorer för att lära sig direkt från 3D-punktmoln.
Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data
{'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']}