Vi introducerar Likhetsgruppens förslagsnätverk (SGPN), en enkel och intuitiv ram för djupinlärning för 3D-objektexemple segmentering på punktmoln. SGPN använder ett enda nätverk för att förutsäga punktgrupperingsförslag och en motsvarande semantisk klass för varje förslag, från vilka vi direkt kan extrahera exemplifiera segmenteringsresultat. Viktigt för effektiviteten av SGPN är dess nya representation av 3D-exemple segmentering resultat i form av en likhetsmatris som visar likheten mellan varje par av punkter i inbäddade utrymme, vilket ger en korrekt gruppering förslag för varje punkt. Experimentella resultat på olika 3D-scener visar effektiviteten i vår metod för 3D-exemple segmentering, och vi utvärderar också förmågan hos SGPN att förbättra 3D-objektdetektering och semantiska segmenteringsresultat. Vi visar också flexibilitet genom att sömlöst integrera 2D CNN-funktioner i ramverket för att öka prestandan.
Wang m.fl. REF presenterar en likhetsmatris som mäter likheten mellan varje par punkter i det inbäddade utrymmet för att producera den semantiska segmenteringskartan.
SGPN: Similarity Group Proposal Network for 3D Point Cloud Instance Segmentation
{'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']}