När man klassificerar punktmoln, ägnas en stor mängd tid åt processen att konstruera en tillförlitlig uppsättning funktioner som sedan överförs till en klassificerare av val. Generellt, sådana funktioner - vanligtvis härrör från 3D-covariance matris - beräknas med hjälp av det omgivande området av punkter. Även om dessa funktioner fångar lokal information, processen är oftast tidskrävande, och kräver tillämpning i flera skalor i kombination med kontextuella metoder för att på ett adekvat sätt beskriva mångfalden av objekt i en scen. I detta papper presenterar vi ett 1D-fullständigt konvolutionsnätverk som förbrukar terrängnormaliserade punkter direkt med motsvarande spektraldata, om tillgängligt, för att generera punktvis märkning samtidigt implicit lära kontextuella funktioner i ett end-to-end mode. Vår metod använder endast 3D-koordinaterna och tre motsvarande spektralfunktioner för varje punkt. Spektrala funktioner kan antingen extraheras från 2D-georeferensade bilder, som visas här för Ljusdetektion och Ranging (LiDAR) punktmoln, eller extraheras direkt för passiva-härledda punktmoln, dvs.. från muliple-vy bilder. Vi utbildar vårt nätverk genom att dela upp data i fyrkantiga regioner, och använda en pooling lager som respekterar permutation-invariansen av inmatningspunkter. Utvärderad med hjälp av ISPRS 3D Semantic Labeling Contest, vår metod gjorde andra plats med en total noggrannhet på 81,6 %. Vi rankad tredje plats med en genomsnittlig F1-score på 63,32%, överträffar F1-score av metoden med högsta noggrannhet med 1,69%. Förutom att märka 3D-punktsmoln visar vi också att vår metod enkelt kan utökas till 2D-semantiska segmenteringsuppgifter, med lovande initiala resultat.
Yousefhussien REF presenterade en 1D FCN för att generera punktbaserad märkning samtidigt som man underförstått lärde sig kontextuella funktioner på ett end-to-end-sätt.
A Fully Convolutional Network for Semantic Labeling of 3D Point Clouds
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}