Detta papper fokuserar på semantisk scen färdigställande, en uppgift för att producera en komplett 3D voxel representation av volymetrisk beläggning och semantiska etiketter för en scen från en enda-vy djup karta observation. Tidigare arbeten har behandlat scenkomplettering och semantisk märkning av djupkartor separat. Vi konstaterar emellertid att dessa två problem är tätt sammanflätade. För att utnyttja den kopplade karaktären av dessa två uppgifter, introducerar vi den semantiska scenen slutföra nätverk (SSCNet), en end-to-end 3D convolutional nätverk som tar en enda djup bild som ingång och samtidigt utgångar beläggning och semantiska etiketter för alla voxels i kameravyn Frutum. Vårt nätverk använder en dilatation-baserad 3D-kontextmodul för att effektivt utöka det mottagliga fältet och möjliggöra 3D-kontextinlärning. För att träna vårt nätverk, konstruerar vi SUNCG -a manuellt skapat storskaliga datauppsättning av syntetiska 3D scener med täta volymetriska annoteringar. Våra experiment visar att den gemensamma modellen överträffar metoder som tar itu med varje uppgift isolerat och överträffar alternativa metoder för att slutföra den semantiska scenen. Datasetet och koden finns på
Semantic Scene Complete Det banbrytande arbetet för uppgiften att slutföra semantiska scener föreslogs av REF.
Semantic Scene Completion from a Single Depth Image
{'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']}