面向自动驾驶的未知实例识别

在过去几年中，我们见证了感知算法的巨大进步，尤其是通过深度学习的应用。然而，大多数现有方法聚焦于少数感兴趣类别，其仅代表机器人在真实世界中需处理的潜在类别的一小部分。因此，识别来自未知类别的物体仍是一项具挑战性却至关重要的任务。在本文中，我们开发了一种用于点云的新型开集实例分割算法，能够以整体方式分割来自已知和未知类别的物体。我们的方法使用深度卷积神经网络将点投影到一个类别无关的嵌入空间中，在其中无论其语义如何均可被聚类为实例。在两个大规模自动驾驶数据集上的实验验证了我们所提方法的有效性。