Sep, 2023
开放世界中的三维室内实例分割
3D Indoor Instance Segmentation in an Open-World
Mohamed El Amine Boudjoghra, Salwa K. Al Khatib, Jean Lahoud, Hisham Cholakkal, Rao Muhammad Anwer...
TL;DR已有的3D实例分割方法通常假设在训练过程中可获取所有待分割的语义类别，并在推理时仅分割已见类别。我们认为这种封闭世界的假设过于限制，首次探索了在开放世界环境中进行3D室内实例分割，使模型能够区分已知类别，并将未知对象标注为未知，并在相应的类别标签可用时逐步学习未知对象的语义类别。为此，我们引入了一种开放世界的3D室内实例分割方法，其中采用自动标注方案在训练过程中生成伪标签，并引入分离机制来区分已知和未知类别标签。我们还通过基于目标性得分分布调整未知类别概率的方法，在推理过程中改进了伪标签的质量。我们还引入了基于真实场景的谨慎策划的开放世界数据集，根据物体分布、基于区域的室内场景探索和开放世界类别的随机性方面。广泛的实验表明了所提出的方法有效性，为开放世界3D实例分割性能带来了希望。