RGB-bilder skiljer sig från djupet då de innehåller mer detaljer om färg- och texturinformationen, som kan användas som ett viktigt komplement till djupet för att öka prestandan för 3D semantisk scenkomplettering (SSC). SSC består av 3D-formkomplettering (SC) och semantisk scenmärkning, medan de flesta befintliga metoder använder djup som enda ingång som orsakar prestanda flaskhals. Dessutom använder de senaste metoderna 3D CNN som har besvärliga nätverk och enorma parametrar. Vi introducerar en lätt-viktig Dimensionell Dekomposition Residual Network (DDR) för 3D tät förutsägelse uppgifter. Det nya faktoriserade konvolutionsskiktet är effektivt för att minska nätverksparametrarna, och den föreslagna flerskaliga fusionsmekanismen för djup- och färgbild kan förbättra kompletterings- och segmenteringsnoggrannheten samtidigt. Vår metod visar utmärkt prestanda på två offentliga datauppsättningar. Jämfört med den senaste metoden SSCNet, uppnår vi 5,9% vinster i SC-IoU och 5,7% vinster i SSC-IOU, om än med endast 21% nätverksparametrar och 16,6% FLOPs anställda jämfört med SSCNet.
På liknande sätt, Li et al. REF inför en dimensionell nedbrytning Residual Network (DDRNet) för 3D SSC-uppgiften.
RGBD Based Dimensional Decomposition Residual Network for 3D Semantic Scene Completion
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}