在点云中关联分割实例与语义
计算机视觉与模式识别
2019-03-01 v2
摘要
三维点云精确且直观地描述真实场景。迄今为止,如何在此类信息丰富的三维场景中分割多样化元素鲜有讨论。在本文中,我们首先引入一个简单而灵活的框架来同时分割点云中的实例与语义。然后,我们提出两种方法使两个任务相互利用,达成双赢。具体而言,我们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,属于同一实例的点的语义特征被融合在一起以做出更精确的点级语义预测。我们的方法在三维实例分割上大幅优于最先进方法,同时在三维语义分割上取得显著改进。代码已发布于:https://github.com/WXinlong/ASIS。
引用
@article{arxiv.1902.09852,
title = {Associatively Segmenting Instances and Semantics in Point Clouds},
author = {Xinlong Wang and Shu Liu and Xiaoyong Shen and Chunhua Shen and Jiaya Jia},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.09852},
year = {2019}
}
备注
Accepted by CVPR2019