: 3D objekt instans re-localization benchmark: vi vill kraftfullt uppskatta 6DoF pose (T1, T2,...Tn) för ändrade stela objekt instanser från en segmenterad källa till en målsökning som tas vid en senare tidpunkt. I detta arbete introducerar vi uppgiften 3D objekt instans re-localization (RIO): givet ett eller flera objekt i en RGB-D scan, vi vill uppskatta deras motsvarande 6DoF poser i en annan 3D scan av samma miljö som tas vid en senare tidpunkt. Vi anser att RIO är en särskilt viktig uppgift i 3D-seendet eftersom det möjliggör ett brett spektrum av praktiska tillämpningar, inklusive AI-assistenter eller robotar som uppmanas att hitta ett specifikt objekt i en 3D-scen. För att ta itu med detta problem introducerar vi först 3RScan, en ny datauppsättning och riktmärke, som innehåller 1482 RGB-D skanningar av 478 miljöer över flera tidssteg. Varje scen innehåller flera objekt vars positioner förändras över tiden, tillsammans med jordsanning annoteringar av objekt instanser och deras respektive 6DoF kartläggningar bland re-scans. Automatiskt hitta 6DoF objekt utgör leder till en särskild utmanande funktion matchande uppgift på grund av varierande partiella observationer och förändringar i det omgivande sammanhanget. I detta syfte introducerar vi ett nytt datadrivet tillvägagångssätt som effektivt hittar matchande funktioner med hjälp av ett fullkonvolutionellt 3D-korrespondensnätverk som arbetar på flera rumsliga skalor. I kombination med en 6DoF-riskoptimering överträffar vår metod toppmoderna basvärden på vårt nyetablerade riktmärke och uppnår en noggrannhet på 30.58 %.
Ett nära relaterat arbete, RIO REF, införde en metod för objekt till exempel omlokalisering i 3D.
RIO: 3D Object Instance Re-Localization in Changing Indoor Environments
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}