带有结构感知损失函数的 3D 图嵌入学习在点云语义实例分割中的应用

Feb, 2019

带有结构感知损失函数的 3D 图嵌入学习在点云语义实例分割中的应用

3D Graph Embedding Learning with a Structure-aware Loss Function for Point Cloud Semantic Instance Segmentation

Zhidong Liang, Ming Yang, Chunxiang Wang

TL;DR本论文提出了一种新的 3D 语义实例分割方法，利用子流形稀疏卷积网络同时生成语义预测和实例嵌入，通过结构感知的损失函数和基于关注度的 k 最近邻算法获取区分嵌入，加入图卷积网络以获取精细嵌入并输出语义和实例预测，实验结果表明该方法在 ScanNet 基准和 NYUv2 数据集上优于所有最先进方法.

Abstract

This paper introduces a novel approach for 3d semantic instance segmentation on point clouds. A 3D convolutional neural network called submanifold sparse convolutional network is used to generate semantic predict

3d semantic instance segmentation convolutional neural network structure-aware loss function graph convolutional network scannet dataset

发现论文，激发创造

基于聚类的点云表示学习用于三维分析

基于聚类的监督学习方案用于点云分析，通过在点嵌入空间上进行类内聚类来自动发现子类模式，进而重构嵌入空间以提高鲁棒性；该算法在各种 3D 网络架构上表现出明显的改进，并在知名点云分割数据集和 3D 检测中显示出实用性。

Jul, 2023

用于 3D 点云分类的对比嵌入分布提炼和熵感知注意力

本论文提出了一种基于对比学习方法的学习强大点云表示的新策略，该方法可以嵌入任何点云分类网络中，通过改进类内紧凑性和类间可分性来实现嵌入特征分布的细化，并提出了混淆易感类别挖掘策略来缓解由小的类间差异和类间紧凑度引起的混淆问题，并设计了一个基于信息熵理论的熵感知注意模块来识别嵌入空间中的样本异常值和不稳定样本，实验证明该方法比现有技术表现更好，并在现有技术中实现了显著的性能提升。

Jan, 2022

使用子流形稀疏卷积网络进行 3D 语义分割

本研究提出了一种新的稀疏卷积操作，旨在更高效地处理空间稀疏数据，并使用其开发出空间稀疏卷积网络 (SSCNs)。我们在涉及三维点云的语义分割任务中展示了这种模型的强大性能，特别是我们的模型在最近一个语义分割竞赛的测试集上超越了所有以前的最新技术。

Nov, 2017

基于图结构深度度量学习的点云过分割

本文提出了一种新的监督学习框架，用于将 3D 点云超分割成超点，并且利用局部几何和辐射度的深度嵌入来计算超点，从而使对象的边界呈现高对比度。该方法可以显著地提高点云超分割结果，并且可以用于改善基于超点的语义分割算法。

Apr, 2019

点云联合实体实例化和语义分割的自预测

我们提出了一种名为 Self-Prediction 的学习模式，用于处理点云的三维实例和语义分割问题。我们的方法强调了点关系探索方面的新学习模式，与大多数现有方法不同，该方法通过自我预测任务来训练骨干网络，从而使模型更好地探索关系、几何和形状信息并学习更具有区分性的特征进行分割，实现了在 S3DIS 和 ShapeNet 上实例分割结果的最先进性，并只使用 PointNet ++ 作为骨干网络时与现有技术的语义分割结果相当。

Jul, 2020

多尺度稀疏卷积的多尺度亲和力用于三维实例分割

该研究提出了一种基于稀疏卷积和点亲和力预测的 3D 实例分割新方法，通过简单而有效的聚类算法，在 ScanNet 基准测试上大幅优于现有的方法。

Feb, 2019

使用概率嵌入进行点云实例分割

本文提出了一种新的点云实例分割框架，其中包括嵌入步骤和聚类步骤。嵌入步骤中，每个点用三元正态分布表示，聚类步骤中，提出了一种有利于语义分割和聚类的新损失函数，并在 PartNet 数据集上实验得到了显著的改进。

Nov, 2019

JSIS3D：基于多任务点网络和多值条件随机场的三维点云联合语义实例分割

本文提出了一种用于 3D 点云的多任务点位网络，实现了语义和实例分割，并比较了不同数据集上的表现。与单一组件相比，我们的方法表现出了更好的鲁棒性和语义分割性能，使用了多值条件随机场进行语义与实例标签联合优化。

Apr, 2019

点卷积神经网络

本文介绍了一个使用 3D 点云进行语义分割和对象识别的卷积神经网络，其中核心是点卷积，这是一种可以在点云的每个点上应用的新型卷积算子，并且网络设计简单且能在语义分割和对象识别任务中获得可比较的准确性。

Dec, 2017

无监督学习内在结构表示点

本文中提出了一种简单且可解释的无监督学习方法，可以生成具有内在结构的三维结构点，这些点在类似结构的所有形状实例中表现出语义的一致性，并且通过采用 PCA 嵌入技术，本方法在保留形状结构方面表现出良好的性能。

Mar, 2020