LABELMAKER：基于 RGB-D 轨迹的自动语义标签生成
计算机视觉与模式识别
2023-11-22 v1
摘要
语义标注对于训练或评估感知模型不可或缺，却极难获取。本工作引入一种全自动 2D/3D 标注框架，无需任何人工干预，即可为 RGB-D 扫描生成与 ScanNet 等可比人工标注数据集精度相当（或更优）的标签。我们的方法基于最先进分割模型的集成与通过神经渲染的 3D 提升。我们通过为 ScanNet 数据集生成显著更优的标签并自动标注此前未标注的 ARKitScenes 数据集，展示了 LabelMaker 流程的有效性。代码与模型见 https://labelmaker.org
引用
@article{arxiv.2311.12174,
title = {LABELMAKER: Automatic Semantic Label Generation from RGB-D Trajectories},
author = {Silvan Weder and Hermann Blum and Francis Engelmann and Marc Pollefeys},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.12174},
year = {2023}
}