論文の概要: JSENet: Joint Semantic Segmentation and Edge Detection Network for 3D Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06888v1
• Date: Tue, 14 Jul 2020 08:00:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 14:53:22.961209
• Title: JSENet: Joint Semantic Segmentation and Edge Detection Network for 3D Point Clouds
• Title（参考訳）: JSENet:3Dポイントクラウドのための共同セマンティックセグメンテーションとエッジ検出ネットワーク
• Authors: Zeyu Hu, Mingmin Zhen, Xuyang Bai, Hongbo Fu and Chiew-lan Tai
• Abstract要約: 本稿では,初めて3次元意味的エッジ検出タスクに取り組む。 本稿では,2つのタスクを共同で行う2ストリーム完全畳み込みネットワークを提案する。 特に,両タスクの性能向上のために,領域情報とエッジ情報を明示的に関連付ける共同改良モジュールを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.703770427574476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic segmentation and semantic edge detection can be seen as two dual problems with close relationships in computer vision. Despite the fast evolution of learning-based 3D semantic segmentation methods, little attention has been drawn to the learning of 3D semantic edge detectors, even less to a joint learning method for the two tasks. In this paper, we tackle the 3D semantic edge detection task for the first time and present a new two-stream fully-convolutional network that jointly performs the two tasks. In particular, we design a joint refinement module that explicitly wires region information and edge information to improve the performances of both tasks. Further, we propose a novel loss function that encourages the network to produce semantic segmentation results with better boundaries. Extensive evaluations on S3DIS and ScanNet datasets show that our method achieves on par or better performance than the state-of-the-art methods for semantic segmentation and outperforms the baseline methods for semantic edge detection. Code release: https://github.com/hzykent/JSENet
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションとセマンティックエッジ検出は、コンピュータビジョンにおける密接な関係を持つ2つの双対問題と見なすことができる。 学習に基づく3Dセマンティックセグメンテーション法の急速な進化にもかかわらず、3Dセマンティックエッジ検出器の学習には注意が向けられていない。 本稿では,3次元意味エッジ検出タスクを初めて取り上げ,これら2つのタスクを共同で実行する新たな2ストリーム完全畳み込みネットワークを提案する。 特に,両タスクの性能向上のために,領域情報とエッジ情報を明示的に関連付ける共同改良モジュールを設計する。 さらに,ネットワークが境界を良くして意味的セグメンテーション結果を生成することを促す新しい損失関数を提案する。 S3DISおよびScanNetデータセットの大規模評価により,本手法はセマンティックセグメンテーションの最先端手法よりも高い性能を示し,セマンティックエッジ検出のベースライン手法よりも優れていた。 コードリリース:https://github.com/hzykent/JSENet

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