基于体积的有符号距离函数语义标注
计算机视觉与模式识别
2015-11-16 v1
摘要
语义分割与 SLAM（同步定位与建图）这两个主题的研究一直沿着独立轨道进行。本文通过将类别标签融合技术紧密联系起来，该技术允许将语义信息嵌入由基于体积的 SLAM 算法（如 KinectFusion）创建的稠密地图中。因此，我们的方法是首个从 RGB-D 图像流提供环境语义标注稠密重建的方法。我们使用公开可用的语义标注 RGB-D 数据集验证了我们的方案，并采用 a) 真实标签，b) 用合成噪声破坏这些标注，c) 部署基于卷积神经网络的最先进语义分割算法。
引用
@article{arxiv.1511.04242,
title = {Volume-based Semantic Labeling with Signed Distance Functions},
author = {Tommaso Cavallari and Luigi Di Stefano},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.04242},
year = {2015}
}
备注
Submitted to PSIVT2015