CVPRDec, 2016

基于投影卷积神经网络的 3D 形状分割

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TL;DR该论文提出了一种用于将 3D 物体分割成标记语义部件的深度架构。该架构结合了基于图像的完全卷积网络和基于表面的条件随机场，以产生 3D 形状的连贯分割。通过特殊的投影层，图像 FCN 输出 被有效聚合在多个视图和比例上，然后投影到 3D 物体表面上。最后，基于表面的 CRF 将投影输出与几何一致性线索结合起来，以产生连贯的分割。整个架构（多视图 FCN 和 CRF）可以端对端地训练。该方法在当前最大的分割基准（ShapeNet）中明显优于现有的最先进方法。最后，我们展示了从消费级深度相机获取的嘈杂 3D 形状有着可喜的分割结果。
deep architecturesemantic part segmentationfully convolutional networksconditional random fieldsconsumer-grade depth cameras
发现论文，激发创造
  • 基于形状全卷积网络的 3D 形状分割

    本文提出一种新的形状全卷积网络 (Shape Fully Convolutional Networks，SFCN) 架构，用于三维形状的分割，该架构基于图形卷积和池化操作。同时，基于 SFCN 架构，还提出了一种新的形状分割方法，并采用基于特征投票的多标签图割算法来优化 SFCN 预测得到的分割结果。实验结果表明，我们的方法在学习和预测相似或不同特征的混合形状数据集方面表现出很好的效果。

    Feb, 2017

  • 深度卷积网络与全连接 CRF 的语义图像分割

    该研究论文结合深度卷积神经网络和概率图模型的方法来解决像素级分类（语义图像分割）任务中深层网络往往无法精确定位目标分割的问题，并通过将深层网络的响应与全连接条件随机场相结合，提出了一种 DeepLab 系统。定量实验表明，该方法在 PASCAL VOC-2012 语义图像分割任务中，IOU 精度可达 71.6％。

    Dec, 2014

  • 基于多尺度 3D 卷积神经网络和完全连接条件随机场的高效脑部病变分割

    本文介绍了一种分割脑损伤的新方法，主要采用 3D 卷积神经网络，同时处理不同尺度的图像，通过实验证明具有更好的性能。

    Mar, 2016

  • 将完全卷积和循环神经网络相结合进行三维生物医学图像分割

    该论文提出了一种新的基于深度学习的 3D 医学图像分割方法，该方法采用了全卷积神经网络和递归神经网络相结合的方式，能够充分利用体像素在不同维度上的相关性以提高分割性能。

    Sep, 2016

  • 一种集成 FCNN 和 CRF 的深度学习模型用于脑肿瘤分割

    开发了一种结合全卷积神经网络和条件随机场的新型脑肿瘤分割方法，该方法基于图像块和图像切片训练多个深度学习模型，并将它们组合起来使用投票策略进行脑肿瘤分割。实验证明，该方法在多模态脑肿瘤影像分割方面取得了竞争性的性能，可以实现逐层切片的快速分割。

    Feb, 2017

  • 为视频物体分割提出三维卷积的论点

    本文提出了一种基于 3D 全卷积神经网络的编码 - 解码网络结构，将其应用于视频中的显著对象分割。尝试使用全 3D 卷积来处理外观和运动信息从而实现密集视频预测，并通过 3D 全局卷积层和 3D 细化模块进行编码和解码操作。作者将其应用于 DAVIS'16 无监督，FBMS 和 ViSal 数据集基准测试中，结果表明其效果优于现有状态艺术，同时速度更快，能够高效地学习空间 - 时间特征并产生高质量的视频分割掩码。

    Aug, 2020

  • 使用深度卷积网络进行联合语义分割和深度估计

    本研究采用多尺度卷积神经网络，提出一种单一 RGB 图像用于深度估计和语义分割的深度学习模型，该模型采用单一损失函数进行训练，同时使用完全连接的 CRF 捕捉语义和深度线索之间的上下文关系和交互作用，实现更精确的结果。在 NYUDepth V2 数据集上进行实验，该模型在语义分割方面表现优于最先进方法，在深度估计任务上实现可比较的结果。

    Apr, 2016

  • 基于高层引导的语义部分分割深度学习

    本研究探讨了物体分割的任务，通过使用语义分割系统和限制玻尔兹曼机的有益信息，结合 Dense CRF 标签，采用判别式方法提高了语义部分分割的性能，并在 PASCAL 数据集上展示了优越的性能。

    May, 2015

  • 使用 3D 卷积神经网络和后验 CRF 在医学图像中进行语义分割的端到端方法

    本文提出一种名为后验概率 CRF 的全新的端到端训练方法，该方法将 3D 全连接 CRF 应用于 CNN 的后验概率中，并一起优化 CNN 和 CRF，实验结果表明我们的方法在白质高信号区分割上表现优于 CNN，后处理 CRF 和不同的端到端训练 CRF 方法。

    Nov, 2018

  • SEGCloud：3D 点云的语义分割

    本研究介绍了 SEGCloud，一种利用三线性插值和完全连接条件随机场等方式得到端到端三维点级分割的框架，可实现对室内和室外三维数据集进行准确的场景标注。

    Oct, 2017