Apr, 2020

野外场景三维图结构点云的弱监督语义分割

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TL;DR提出了一种基于 2D 监督的新型深度图卷积网络框架，用于大规模语义场景点云的分割，通过 Graph-based Pyramid Feature Network 和 Observability Network 可以隐式推断点集的全局和局部特征，并提出了一个 2D-3D 联合优化策略用于优化投影过程中的语义信息的加入， 即使只有单个训练样本的情况下，也能够进行自然场景下的 3D 分割训练，扩展实验在 SUNCG 和 S3DIS 数据集上证明了这种 2D 监督框架在语义点云分割方面的有效性。
3d segmentation labelspoint cloud segmentation2d supervisiongraph-based pyramid feature networkobservability network
发现论文，激发创造
  • 基于 Superpoint 图的大规模点云语义分割

    该研究提出了一种基于深度学习的新框架，用于解决数百万点的大规模点云的语义分割挑战。该框架使用超级点图和图卷积网络等技术，取得了室内和户外 LiDAR 扫描分割方面的新成果。

    Nov, 2017

  • 基于多路径区域挖掘的弱监督 3D 空间点云语义分割

    本研究提出了一种利用弱标签预测三维点云中点级结果的方法，使用分类网络训练生成伪点级标签，再使用点级伪标签以全监督方式训练点云分割网络，实验结果在 ScanNet 数据集上证明了该方法的有效性。

    Mar, 2020

  • 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

  • 一个统一的基于点的 3D 分割框架

    针对 3D 点云的分割问题，我们提出了一种新的点云分割框架，该框架能有效地优化整个场景的像素级特征，几何结构和全局上下文先验。实验结果表明，该方法优于现有的一些最先进的方法，并探讨了在三维重建场景中合成相机姿态以获得更高的性能。

    Aug, 2019

  • 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

  • 从 3D 室内重建学习 3D 语义场景图

    本文提出了一种基于场景图的三维场景理解方法，它将场景中的实体组织成图形式，运用基于 PointNet 和 Graph Convolutional Networks（GCN）的学习方法实现了场景图的回归，并且引入了一个新的数据集 3DSSG 来支持该方法的应用和评估。

    Apr, 2020

  • 基于弱监督的语义点云分割：朝着少 10 倍标签的方向发展

    本论文提出了一种弱监督点云分割方法，可以在训练阶段仅标记极少量点，通过学习梯度近似和利用额外的空间和颜色平滑约束来实现，性能接近或甚至优于全监督的方法，具有很高的实用性。

    Apr, 2020

  • 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

  • 基于点云的弱监督三维物体检测

    本文提出 VS3D，一个从点云中弱监督学习的 3D 目标检测框架，其中引入了无监督的 3D proposal 模块和跨模态知识蒸馏策略，在 KITTI 数据集上取得了优异的性能。

    Jul, 2020

  • 探索点云三维语义分割的空间上下文

    本文探讨了如何扩展 PointNet 架构以涵盖较大尺度的三维空间语义分割。通过两种扩展策略，该方法在室内和室外数据集上均取得了较好的结果。

    Feb, 2018