解释你所见：遮挡三维物体的开放式分割与识别
计算机视觉与模式识别
2023-01-18 v1 人工智能
摘要
Local-HDP（局部层次狄利克雷过程）是一种层次贝叶斯方法，最近被用于开放式三维物体类别识别。该方法已被证明在实时机器人应用中是高效的。然而，该方法对高度遮挡不够鲁棒。我们分两步解决此局限。首先，我们提出一种具有Local-HDP灵活性的新型语义三维物体部件分割方法。该方法被证明适用于物体或物体部件数量不固定且可随时间增长的开放式场景。我们表明，在使用更少学习样本的情况下，所提方法具有更高的平均交并比百分比。其次，我们将该技术与最近引入的基于论证的在线增量学习方法相集成，从而使模型能够处理高度遮挡。我们展示了所得模型为三维物体类别识别任务产生一组显式的解释。
引用
@article{arxiv.2301.07037,
title = {Explain What You See: Open-Ended Segmentation and Recognition of Occluded 3D Objects},
author = {H. Ayoobi and H. Kasaei and M. Cao and R. Verbrugge and B. Verheij},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.07037},
year = {2023}
}
备注
Accepted at ICRA 2023 Conference