Abstract-Scene förståelse är en nödvändig förutsättning för robotar agerar autonomt i komplexa miljöer. Lågpris RGB-D-kameror som Microsoft Kinect aktiverade nya metoder för att analysera inomhusscener och används nu allmänt i inomhusrobotar. Vi undersöker strategier för effektiv pixelvis objektklass märkning av inomhusscener som kombinerar både pretränade semantiska funktioner överförs från en stor färgbild dataset och geometriska funktioner, beräknade i förhållande till rummets strukturer, inklusive en ny avstånd-från-vägg funktion, som kodar närheten av scenpunkter till en upptäckt stor vägg i rummet. Vi utvärderar vår strategi för den populära NYU v2 datasetet. Flera djupt lärande modeller testas, som är utformade för att utnyttja olika egenskaper hos data. Detta inkluderar funktionsinlärning med två olika pooling storlekar. Våra resultat indikerar att en kombination av semantiska och geometriska egenskaper ger betydligt bättre resultat för uppgiften att segmentera objektklasserna.
I REF utnyttjas föreslagna avstånds-från-vägg-funktioner för att förbättra scenmärkningens prestanda.
Combining Semantic and Geometric Features for Object Class Segmentation of Indoor Scenes
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}