作者利用pointnet++作为backbone进行特征的提取,得到前景点背景点的分割结果,除此之外,作者还额外添加了一个head用来输出3D proposals,这种方式经过试验得到的 recall 比 anchor based 的方法更高。训练semantic segmentation任务的时候,作者采用了focal loss因为在点云中,前景点与背景点的分布是极度不均衡的。 而对于 bb...
[2] Behley J, Garbade M, Milioto A, et al. Semantickitti: A dataset for semantic scene understanding of lidar sequences[C]//Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2019: 9297-9307. [3] Qi C R, Su H, Mo K, et al. Pointnet: Deep learning on point ...
3.3 Evaluation on SemanticKITTI 接下来,我们评估GrowSP在室外数据集SemanticKITTI上的表现,由于LiDAR数据的疏密不均问题,构建superpoints会比室内困难,最终我们还是取得了接近全监督PointNet的结果。 表5: SemanticKITTI验证集数值对比 表6:SemanticKITTI在线测试集数值对比 图11&12展示了SemanticKITTI数据集的Training和inf...
所以有个任务和他很相似叫做语义场景补全在semantic kitti上有个task，他的真值是对激光雷达数据的逐点标...
在新版本 1.1 中我们相继支持了 3 个 LiDAR Segmentation 方法与 2 个最新的数据增强方法。本次更新,基于上一版本支持的方法,我们在 SemanticKITTI 数据集上构建了一个全面的 LiDAR Semantic Segmentation Benchmark,为社区提供强力的 Baseline 并分享相关经验供大家进一步深入研究!
大量实验结果表明,HybridCR在大规模3D点云室内和室外数据集上(即 S3DIS、ScanNet-V2、Semantic3D 和 SemanticKITTI)同时达到最好性能。 26/用于视频场景分割的场景一致性表征学习 Scene Consistency Representation Learning for Video Scene Segmentation 一段电影或电视节目视频通常由各种场景片段组成,而单个场景片段则由...
这些方法包括水平翻转图像、点云、地面真值盒和在相机图像中添加噪声[25]。使用KITTI数据集的相机和LiDAR数据训练的权值被设置为在Astyx数据集上训练所提出的卷积神经网络的初始权值。该网络进行了30000次迭代训练,学习率为0.0001,小批大小为1。在一台Nvidia GTX 1070 GPU上进行了5小时25分钟的培训。
VMNet: Voxel-Mesh Network for Geodesic-Aware 3D Semantic Segmentation 论文：VMNet: Voxel-Mesh ...
基于KITTI数据集,上图展示了户外场景(outdoor scene)中,致密3D语义地图的构建过程,其中包含两部分:本地语义地图构建(local semantic map)(单帧single frame)、全球语义地图构建(global semantic map)(多帧multiple frames)。(图片来自文章) 文章提出的系统将本地语义地图构建过程分为四个平行步骤:3D重建、图像语义分...
VirtualKITTI (‘Virt.KITTI’) 到 SemanticKITTI 探索了具有挑战性的合成到真实的域适应。两个真实数据集 A2D2 /SemanticKITTI (‘Sem.KITTI’) 之间的域差距主要在于传感器的分辨率。 4.3 xMUDA 我们在四种无监督域适应场景中评估 xMUDA,并与单模态 UDA 方法进行比较:Deep logCORAL [20]、熵最小化 (MinEnt)...