面向自动化植物表型的三维点云多视图语义标注
计算机视觉与模式识别
2018-05-30 v2
摘要
三维点云的语义标注对于建筑工业、设施管理、城镇规划或遗产保护等多个经济领域从真实场景推导三维模型十分重要。与这些最常见应用不同，我们在本研究中描述了通过高精度扫描由植物器官导出的三维点云的语义标注。我们的方法针对植物表型任务及其特有挑战进行了优化，并采用了深度学习框架。据此，我们报告了关于详细参数初始化和优化技术的重要经验。通过使用具有挑战性的数据集评估我们的方法，我们在无需传统语义标注方法中必需且困难耗时的特征工程的情况下，取得了最先进（state-of-the-art）的结果。
引用
@article{arxiv.1805.03994,
title = {Multi-View Semantic Labeling of 3D Point Clouds for Automated Plant Phenotyping},
author = {Bernhard Japes and Jennifer Mack and Florian Rist and Katja Herzog and Reinhard Töpfer and Volker Steinhage},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.03994},
year = {2018}
}