CVPRFeb, 2019

点云中的实例和语义联合分割

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TL;DR本研究提出一种简单而灵活的框架，可同时在点云中进行实例和语义分割，通过学习语义感知的点级实例嵌入使实例分割受益于语义分割，同时融合属于同一实例的点的语义特征，以进行更精确的每点语义预测。此方法在 3D 实例分割上表现优异，并显著提高了 3D 语义分割。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的三维实例与语义分割：一份综述

    该研究主要讨论了基于深度学习的三维分割在点云数据处理中的应用，并评估了不同分割算法对不同数据集的竞争力以及最常使用的处理流程、其优势、限制、未来研究方向等。

    Jun, 2024

  • 点云语义分割

    简述：本文在点云上进行语义分割，使用了 PointCNN 等多个模型，并基于评估指标和推理速度进行比较。

    May, 2023

  • 了解邻居在做什么：点云的三维语义分割

    本文介绍了一种深度学习架构，用于解决非结构化点云的三维语义分割问题。与以往的工作相比，我们引入了点群聚合技术，定义了初始世界空间和学习特征空间中的点邻域，并结合专用损失函数，进一步构建了学习点特征空间。我们展示了如何将这些机制应用于点云的三维语义分割任务，并在室内和室外数据集上报告了最新性能。

    Oct, 2018

  • PointInst3D：通过点对三维实例进行分割

    该研究论文提出了一种全卷积 3D 点云实例分割方法，采用逐点预测方式，避免聚类方法中的任务依赖问题，并使用 Optimal Transport 方法根据动态匹配成本为每个采样点分配目标掩模，显著提升了场景的分割精度，成为比其他方法更简单灵活的 3D 实例分割框架。

    Apr, 2022

  • 深度投影三维语义分割

    本文提出了一种基于 2D-CNN 和多模态网络架构的点云语义分割方法，将点云数据投影到 2D 平面，避免了 3D-CNN 方法中立方体体素化降低空间分辨率和增加内存消耗的限制，并在 Semantic3D 数据集上达到了相对增益 7.9％的最新最佳结果。

    May, 2017

  • 大规模 LiDAR 点云中精确实例分割的研究

    研究通过聚类策略和点嵌入来改进全景分割的实例分割步骤，以解决同一个语义类别附近实例分割的挑战，实验证明该策略的有效性和多样性。

    Jul, 2023

  • 深度学习技术在三维点云分类和语义分割中的综述

    本研究综述了深度学习在点云处理中的最新进展、挑战和潜在研究方向，重点关注点云分析中的 3D 形状分类和语义分割两个主要任务。

    May, 2024

  • 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

  • 多级三维零件实例分割的语义分割辅助实例特征融合

    本文提出了一种基于语义分割和实例中心预测的方法，进一步利用形状语义学和部件实例之间的内在关系，同时利用多个层次的特征融合以及语义区域中心预测任务来提高实例点的聚类性能，该方法在 PartNet 基准测试中表现优异。

    Aug, 2022

  • 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