Abstrakt. Vi föreslår en algoritm för semantisk segmentering baserad på 3D-punktmoln härledda från ego-rörelse. Vi motiverar fem enkla signaler utformade för att modellera specifika mönster av rörelse och 3D världsstruktur som varierar med objektkategori. Vi introducerar funktioner som projicerar 3D-signalerna tillbaka till 2D-bildplanet samtidigt som vi modellerar rumslig layout och sammanhang. En randomiserad beslutsskog kombinerar många sådana funktioner för att uppnå en sammanhängande 2D-segmentering och känna igen de objektkategorier som finns. Vårt huvudsakliga bidrag är att visa hur semantisk segmentering är möjlig enbart baserat på rörelsebaserad 3D-världsstruktur. Vår metod fungerar bra på glesa, bullriga punktmoln, och till skillnad från befintliga metoder, behöver inte utseende-baserade deskriptorer. Experiment utfördes på en utmanande ny videodatabas med sekvenser filmade från en flyttbil i dagsljus och skymning. Resultaten bekräftar att korrekt segmentering och igenkänning är möjligt med endast rörelse och 3D världsstruktur. Vidare visar vi att den rörelsebaserade informationen kompletterar en befintlig toppmodern utseendebaserad metod, vilket förbättrar både kvalitativa och kvantitativa resultat. inmatad videoram rekonstruerad 3D-punktsmoln automatisk segmentering Bild. 1................................................................ Den föreslagna algoritmen använder 3D-punktmoln beräknade från videor som den avbildade körsekvensen (med marksanning infälld). Efter att ha tränat på punktmoln från andra körsekvenser, våra nya rörelse- och strukturfunktioner, baserade enbart på punktmolnet, utför 11-klassig semantisk segmentering av varje testram. Färgerna i marken sanning och inferred segmentering anger kategori etiketter.
Brostow m.fl. REF föreslår en metod baserad på 3D-punktmoln som härrör från ego-rörelse.
Segmentation and Recognition using Structure from Motion Point Clouds
{'venue': 'ICIAR (2)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}