面向自主智能体的 2.5/3D 室内场景理解：综述
计算机视觉与模式识别
2019-01-11 v2
摘要
随着低成本且紧凑的 2.5/3D 视觉传感设备的普及，计算机视觉界对室内环境视觉场景理解的兴趣日益增长。本综述论文提供了该研究主题的全面背景。我们从历史视角开始，接着介绍流行的 3D 数据表示以及可用数据集的比较分析。在深入探讨具体应用细节之前，本综述简要介绍了作为文献中广泛使用的基础方法的核心技术。之后，我们根据基于场景理解任务的分类法回顾了已开发的技术。这涵盖了整体室内场景理解以及诸如场景分类、目标检测、姿态估计、语义分割、3D 重建、显著性检测、基于物理的推理和可供性预测等子任务。随后，我们总结了不同任务中用于评估的性能指标以及近期最先进（SOTA）技术之间的定量比较。我们以当前挑战和对需要进一步研究的开放研究问题的展望结束本综述。
引用
@article{arxiv.1803.03352,
title = {Indoor Scene Understanding in 2.5/3D for Autonomous Agents: A Survey},
author = {Muzammal Naseer and Salman H Khan and Fatih Porikli},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.03352},
year = {2019}
}
备注
IEEE Access