分割点云数据_3D点云深度学习综述:三维形状分类、目标检测与跟踪、点云分割等...
- 基于点的网络是最常被研究的方法。然而,点表示自然不具有显式的邻近信息,现有的大多数基于点的方法不得不借助于昂贵的邻近搜索机制(如KNN[52]或ball query [27])。这从本质上限制了这些方法的效率,因为邻居搜索机制既需要很高的计算成本,又需要不规则的内存访问[214]。
- 从不平衡数据中学习仍然是点云分割中一个具有挑战性的问题。虽然有几种的方法取得了显著的综合成绩[42]、[170]、[182],但它们在类标很少的情况下表现仍然有限。例如,RandLA-Net[95]在Semantic3D的reduced-8子集上获得了76.0%的整体IoU,而在hardscape类上获得了41.1%的非常低的IoU。
- 大多数现有的方法[5]、[27]、[52]、[170]、[171]都适用于小点云(如1m*1m,共4096个点)。在实际中,深度传感器获取的点云通常是巨大的、大规模的。因此,有必要进一步研究大规模点云的有效分割问题。
- 已有少数文献[145]、[146]、[167]开始研究动态点云的时空信息。预期时空信息可以帮助提高后续任务的性能,如三维目标识别、分割和完成。
表4:S3DIS(包括Area5和6-fold cross validation)[176]、Semantic3D(包括semantic-8和reduced-8子集)[9]、ScanNet[8]和SemanticKITTI[177]数据集的语义分割结果对比。3. 结论本文介绍了如今最先进的三维理解方法,包括三维形状分类,三维目标检测和跟踪,以及三维场景和目标分割。对这些方法进行了全面的分类和性能比较。介绍了各种方法的优缺点,并提出了今后的研究方向。原文链接:https://arxiv.org/abs/1912.12033后台回复【20200105】获取论文百度云链接点个在看支持一下吧
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