基于概率嵌入的点云实例分割
计算机视觉与模式识别
2021-03-31 v2
摘要
本文提出一种用于点云实例分割的新框架。我们的框架包含两步：嵌入步与聚类步。在嵌入步中，我们的主要贡献是提出一种用于点云嵌入的概率嵌入空间。具体而言，每个点被表示为一个三元正态分布。在聚类步中，我们提出一种新颖的损失函数，其同时有益于语义分割与聚类。实验结果表明相较SOTA有重要提升，即在PartNet数据集上各类别平均mAP提升3.1%。
引用
@article{arxiv.1912.00145,
title = {Point Cloud Instance Segmentation using Probabilistic Embeddings},
author = {Biao Zhang and Peter Wonka},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.00145},
year = {2021}
}
备注
Accepted by CVPR 2021. Project: http://1zb.github.io/publication/prob-embed/