面向三维语义分割的几何感知场到场变换
计算机视觉与模式识别
2023-10-10 v1 机器学习
摘要
我们提出了一种仅利用二维监督并通过神经辐射场（NeRFs）执行三维语义分割的新方法。通过沿表面点云提取特征，我们获得了场景的紧凑表示，该表示采样高效且有助于三维推理。以无监督方式通过掩码自编码学习该特征空间，可实现少样本分割。我们的方法独立于场景参数化，适用于以任意类型 NeRF 拟合的场景。
引用
@article{arxiv.2310.05133,
title = {Geometry Aware Field-to-field Transformations for 3D Semantic Segmentation},
author = {Dominik Hollidt and Clinton Wang and Polina Golland and Marc Pollefeys},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.05133},
year = {2023}
}
备注
8 pages