Sep, 2020
使用多邻域图卷积的 2D-3D 几何融合网络用于 RGB-D 室内场景分类
2D-3D Geometric Fusion Network using Multi-Neighbourhood Graph Convolution for RGB-D Indoor Scene Classification
Albert Mosella-Montoro, Javier Ruiz-Hidalgo
TL;DR提出了一种 2D-3D 融合策略,将 3D 几何特征和 2D 纹理特征相结合,实现场景分类任务中的多模态融合,并通过多领域图卷积和最近体素池化等策略提高性能。实验结果表明,该方法在 RGB-D 室内场景分类任务中优于当前的技术水平。