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CVPR基于神经渲染的无监督连续语义适应
本文研究了语义分割的连续多场景自适应问题，提出了基于 Semantic-NeRF 网络的解决方案，通过将分割模型的预测结果融合，使用视点一致的渲染语义标签来适应模型。我们在 ScanNet 数据集上测试，取得了比基线和最先进的无监督域自适应
PDF2 years ago
ECCVSimpleRecon：无需 3D 卷积的 3D 重建
通过多视角深度估计方法实现了精确简易的三维重建，在 ScanNet 和 7-Scenes 等数据集上的效果已经超过目前最先进的深度估计算法。
PDF2 years ago
三维室内场景语言引导的语义风格转移
本文介绍了一种语言引导的 3D 室内场景语义风格转移的方法，基于多层感知机，视觉语言模型，采用渲染和修正的方式实现创新，通过 ScanNet 数据集测试表明，语义信息的引入显著提高了风格转移的品质和用户评分。
PDF2 years ago
CVPRHyperDet3D: 学习场景条件的三维物体检测器
本文提出 HyperDet3D 对 3D 目标检测中的场景先验知识进行探索和利用，通过场景特定的超网络和多头场景特定注意力模块，结合共享的抽象化概念和特定的场景信息，能够实现更好的检测结果，并在 ScanNet 和 SUN RGB-D 数据
PDF2 years ago
ICCV使用语义超点树网络在 3D 场景中进行实例分割
提出了一种基于 Semantic Superpoint Tree Network (SSTNet) 的端到端解决方案，其通过学习场景点的语义特征构建中间的语义超级点树（SST），在中间树节点处进行实例对象的建议，以及通过一个模块对错误的超
PDF3 years ago
ICCVVMNet：基于体素 - 网格网络的几何感知三维语义分割
本篇论文介绍了一种基于体素和网格表达，利用欧几里得信息和测地信息的深度学习体系结构 VMNet 用于室内场景的 3D 语义分割，并在实验证明了其优越性能，尤其是在大规模的 ScanNet 数据集上。
PDF3 years ago
CVPRSESS: 自振实例半监督三维物体检测
本文提出了 SESS，一个自举半监督的 3D 物体检测框架，通过引入重构损失和三个一致性损失函数来应对缺乏标记数据的问题，该方法在 ScanNet 数据集上获得了有竞争力的性能。
PDF5 years ago
多任务度量学习实现的三维实例分割
提出了一种多任务学习策略来解决三维实体标记问题，该方法可以 accurately separate 连通的和扫描不完整的对象，实验表明该方法在 ScanNet 数据集上实现了最先进的性能。
PDF5 years ago
ScanNet: 室内场景丰富注释的 3D 重建
本文介绍了 ScanNet 数据集的构建，该数据集包含 2.5M 的视图和 1513 个场景，提供了 3D 摄像机姿势、表面重构和语义分割等信息，并表明使用此数据集可以在 3D 场景理解任务中实现最先进的性能。
PDF7 years ago