SGPN: 3次元点群インスタンスセグメンテーションのための類似グループ提案ネットワーク

私たちはSimilarity Group Proposal Network（SGPN）を紹介します。これは、点群上の3次元物体インスタンスセグメンテーションのための単純で直感的な深層学習フレームワークです。SGPNは単一のネットワークを使用して、各提案に対応するセマンティッククラスとともにポイントグループ提案を予測し、そこから直接インスタンスセグメンテーション結果を抽出することができます。SGPNの効果性にとって重要なのは、埋め込み特徴空間における各ポイントペア間の類似性を示す類似行列形式での3次元インスタンスセグメンテーション結果の新しい表現方法です。これにより、各ポイントに対して正確なグループ提案が生成されます。私たちの知る限り、SGPNは点群上で3次元インスタンス認識セマンティックセグメンテーションを学習する最初のフレームワークです。さまざまな3次元シーンに対する実験結果は、当手法が3次元インスタンスセグメンテーションにおいて有効であることを示しています。また、SGPNが3次元物体検出とセマンティックセグメンテーション結果の向上に寄与する能力も評価しました。さらに、2D CNN特徴量をフレームワークに無縫接合的に組み込むことで性能向上を図る柔軟性も示しています。