体素化语义一致的 3D 全景建图
机器人学
2024-07-09 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出一种在线 2D 到 3D 语义实例建图算法，旨在为非结构化环境中的自主智能体生成全面、准确且高效的语义 3D 地图。所提方法基于近期算法中使用的 Voxel-TSDF 表示。它引入了在建图过程中融合语义预测置信度的新方式，生成语义与实例一致的 3D 区域。通过基于图优化的语义标注与实例精炼实现了进一步改进。所提方法在公开大规模数据集上取得了优于当前最优（state of the art）的精度，在多项广泛使用的指标上有所提升。我们还强调了近期研究评估中的一个缺陷：使用真实轨迹而非 SLAM 估计轨迹作为输入会大幅影响精度，从而在报告结果与真实世界数据上的实际性能之间造成巨大差距。
引用
@article{arxiv.2309.14737,
title = {Volumetric Semantically Consistent 3D Panoptic Mapping},
author = {Yang Miao and Iro Armeni and Marc Pollefeys and Daniel Barath},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.14737},
year = {2024}
}
备注
8 pages, 2 figures