論文の概要: Improved Block Merging for 3D Point Cloud Instance Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06991v1
- Date: Tue, 9 Jul 2024 16:06:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 17:27:33.676215
- Title: Improved Block Merging for 3D Point Cloud Instance Segmentation
- Title(参考訳): 3Dポイントクラウドインスタンスセグメンテーションのためのブロックマージの改善
- Authors: Leon Denis, Remco Royen, Adrian Munteanu,
- Abstract要約: 提案手法は,すでに処理されているブロックの不正なラベル付き点をラベル伝搬によって修正することにより,最先端技術よりも改善する。
実験の結果,提案手法は,文献に用いた評価指標の精度を大幅に向上することがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.632158868486343
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper proposes a novel block merging algorithm suitable for any block-based 3D instance segmentation technique. The proposed work improves over the state-of-the-art by allowing wrongly labelled points of already processed blocks to be corrected through label propagation. By doing so, instance overlap between blocks is not anymore necessary to produce the desirable results, which is the main limitation of the current art. Our experiments show that the proposed block merging algorithm significantly and consistently improves the obtained accuracy for all evaluation metrics employed in literature, regardless of the underlying network architecture.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ブロックベース3Dインスタンスセグメンテーション技術に適したブロックマージアルゴリズムを提案する。
提案手法は,すでに処理されているブロックの不正なラベル付き点をラベル伝搬によって修正することにより,最先端技術よりも改善する。
これにより、現在の技術の主な限界である望ましい結果を生成するために、ブロック間のインスタンスオーバーラップはもはや不要になる。
本実験により,提案手法は,基礎となるネットワークアーキテクチャに関係なく,文学におけるすべての評価指標の精度を大幅に向上することを示した。
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