PrimiTect：用于基元检测的快速连续 Hough 投票
计算机视觉与模式识别
2021-03-19 v1 机器人学
摘要
本文解决 3D 点集语境下的数据抽象问题。我们的方法将点分类为不同的几何基元，如平面与圆锥，从而得到数据的紧凑表示。该方法基于半全局 Hough 投票方案，无需初始化，且鲁棒、准确、高效。我们使用基元的局部低维参数化来确定一个点所属对象的类型、形状与位姿。这使得我们的算法适用于计算能力低的设备运行，正如机器人应用中常要求的那样。评估表明，我们的方法在准确性与鲁棒性上均优于 SOTA 方法。
引用
@article{arxiv.2005.07457,
title = {PrimiTect: Fast Continuous Hough Voting for Primitive Detection},
author = {Christiane Sommer and Yumin Sun and Erik Bylow and Daniel Cremers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.07457},
year = {2021}
}
备注
Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2020 | Code: https://github.com/c-sommer/primitect