【摘 要】
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近年来深度神经网络在很多传统方法难以高效解决的认知任务中,例如语音识别、目标检测及机器翻译等,都取得了相当出色的成绩。尤其是在二维图像分析的问题中,深度学习的性能更是远超传统方法。由于深度学习在处理二维图像任务上的成功和三维图像数据的大量增长,深度神经网络开始被应用于点云图像的分析研究。大规模点云图像分析的主要任务集中在语义分割和实例分割等分割问题中,尤其是针对点云实例分割的问题,当前算法很难高速
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)
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近年来深度神经网络在很多传统方法难以高效解决的认知任务中,例如语音识别、目标检测及机器翻译等,都取得了相当出色的成绩。尤其是在二维图像分析的问题中,深度学习的性能更是远超传统方法。由于深度学习在处理二维图像任务上的成功和三维图像数据的大量增长,深度神经网络开始被应用于点云图像的分析研究。大规模点云图像分析的主要任务集中在语义分割和实例分割等分割问题中,尤其是针对点云实例分割的问题,当前算法很难高速和高准确率的完成。针对点云分割问题,当前的语义分割网络由于PointNet网络的出现已经变得相对成熟,越来越多的对点云直接处理的算法开始用于解决语义分割问题。当前主流的点云实例分割方法主要分为两步,首先借助度量学习将各个实例的点在特征空间中进行聚合,使得同一实例的特征尽可能相似,然后将聚合后的向量簇进行分割,构建出每个实例的proposal。之前的许多工作将重心放在更为基础的向量聚合上,而对聚合后实例如何划分进行了简单处理。针对以上问题,本文提出了一种基于种子点选取的点云分割算法,提出了种子点选择网络,一种通用的将聚合的向量簇分割成实例的分割方法。种子点选择网络通过对各个点“种子性”的判断,选取出较好的种子点生成proposal,进而完成全部点的实例级分割。此外,通过对已生成实例的点及“种子性”过低点的快速处理,有效的提高了实例分割的速度。在实验中,将种子点选择网络嫁接在不同的实例分割网络上,实现了分割的准确率和效率在不同程度上的提升。
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