Semantisk 3D-kartläggning kan användas för många tillämpningar såsom robotnavigering och virtuell interaktion. Under de senaste åren har det skett stora framsteg inom semantisk segmentering och geometrisk 3D-kartläggning. Det är dock fortfarande svårt att kombinera dessa två uppgifter för noggrann och storskalig semantisk kartläggning från bilder. I tidningen föreslår vi ett inkrementellt och (nära) realtidssemantiskt karteringssystem. En 3D-rullande rutnätskarta är byggd för att representera världen, som är minnes- och beräkningseffektiv och avgränsad för storskaliga miljöer. Vi använder CNN-segmenteringen som förutsägelse och ytterligare optimerar 3D-rutnätsetiketter genom en ny CRF-modell. Superpixlar används för att upprätthålla jämnhet och bilda robust P N hög orderpotential. En effektiv medelfältsinferens utvecklas för grafoptimering. Vi utvärderar vårt system på KITTI-datasetet och förbättrar segmenteringsnoggrannheten med 10% jämfört med befintliga system.
I REF byggdes slutligen semantiska 3D-kartor med hjälp av en CRF-modell med högre ordning.
Semantic 3D occupancy mapping through efficient high order CRFs
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}