論文の概要: ICM-3D: Instantiated Category Modeling for 3D Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11771v1
• Date: Thu, 26 Aug 2021 13:08:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-27 20:25:09.274825
• Title: ICM-3D: Instantiated Category Modeling for 3D Instance Segmentation
• Title（参考訳）: ICM-3D:Instantiated Category Modeling for 3D Instance Segmentation
• Authors: Ruihang Chu, Yukang Chen, Tao Kong, Lu Qi and Lei Li
• Abstract要約: Instaniated categorization を用いて3Dインスタンスを分割するシングルステップ手法 ICM-3D を提案する。 我々は、ICM-3Dの有効性を検証するための広範な実験を行い、複数のフレームワーク、バックボーン、ベンチマークにまたがるインスピレーションされた性能が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.575077449759377
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Separating 3D point clouds into individual instances is an important task for 3D vision. It is challenging due to the unknown and varying number of instances in a scene. Existing deep learning based works focus on a two-step pipeline: first learn a feature embedding and then cluster the points. Such a two-step pipeline leads to disconnected intermediate objectives. In this paper, we propose an integrated reformulation of 3D instance segmentation as a per-point classification problem. We propose ICM-3D, a single-step method to segment 3D instances via instantiated categorization. The augmented category information is automatically constructed from 3D spatial positions. We conduct extensive experiments to verify the effectiveness of ICM-3D and show that it obtains inspiring performance across multiple frameworks, backbones and benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 3Dポイントクラウドを個々のインスタンスに分離することは、3Dビジョンにとって重要なタスクである。 シーンの未知数と異なる数のインスタンスがあるため、これは困難である。 既存のディープラーニングベースの作業は、2ステップのパイプラインに重点を置いている。 このような2段階のパイプラインは、中間目的の切断につながる。 本稿では,ポイント単位の分類問題として,3次元インスタンス分割の統合的再構成を提案する。 Instaniated categorization を用いて3Dインスタンスを分割するシングルステップ手法 ICM-3D を提案する。 拡張カテゴリ情報は、3次元空間位置から自動的に構築される。 icm-3dの有効性を検証するために広範な実験を行い、複数のフレームワーク、バックボーン、ベンチマークにまたがってインスパイアなパフォーマンスが得られることを示した。

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