Detta papper introducerar en djup arkitektur för segmentering 3D objekt i sina märkta semantiska delar. Vår arkitektur kombinerar bildbaserade Fully Convolutional Networks (FCN) och ytbaserade villkorade Random Fields (CRF) för att ge sammanhängande segmenteringar av 3D-former. De bildbaserade FCN:erna används för ett effektivt vybaserat resonemang om 3D-objektdelar. Genom en särskild projektion lager, FCN utgångar är effektivt aggregerade över flera vyer och skalor, sedan projiceras på 3D-objektytor. Slutligen kombinerar en ytbaserad CRF de projicerade utgångarna med geometriska konsistenssignaler för att ge sammanhängande segmenteringar. Hela arkitekturen (multi-view FCNs och CRF) är utbildad end-to-end. Vårt tillvägagångssätt överträffar avsevärt de befintliga toppmoderna metoderna i det för närvarande största segmenteringsriktmärket (ShapeNet). Slutligen visar vi lovande segmenteringsresultat på bullriga 3D-former som förvärvats från djupkameror av konsumentkvalitet.
Ref kombinerar segmenteringsresultaten från flera vyer till en ytrepresentation av 3D-objektet.
3D Shape Segmentation with Projective Convolutional Networks
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}