2달 전

Open3DIS: 2D 마스크 안내를 이용한 오픈-보카빌리리 3D 인스턴스 분할

Nguyen, Phuc D. A. ; Ngo, Tuan Duc ; Kalogerakis, Evangelos ; Gan, Chuang ; Tran, Anh ; Pham, Cuong ; Nguyen, Khoi
Open3DIS: 2D 마스크 안내를 이용한 오픈-보카빌리리 3D 인스턴스 분할
초록

우리는 3D 환경 내에서 오픈-보카ulary 인스턴스 분할 문제를 해결하기 위해 설계된 새로운 솔루션인 Open3DIS를 소개합니다. 3D 환경 내의 객체들은 다양한 형태, 크기, 및 색상을 나타내어 정밀한 인스턴스 수준의 식별이 어려운 과제가 됩니다. 최근 오픈-보카ulary 장면 이해 기술의 발전은 클래스에 무관한 3D 인스턴스 제안 네트워크를 사용하여 객체 위치를 결정하고 각 3D 마스크에 대해 쿼리 가능한 특징을 학습함으로써 이 분야에서 큰 진전을 이루었습니다. 이러한 방법들은 고품질의 인스턴스 제안을 생성하지만, 소규모 및 기하학적으로 모호한 객체들을 식별하는 데 어려움을 겪습니다. 우리 방법의 핵심 아이디어는 2D 인스턴스 마스크를 프레임 간에 집계하고 이를 기하학적으로 일관된 포인트 클라우드 영역으로 매핑하여 위 한계점을 극복하는 새로운 모듈입니다. 이러한 고품질 객체 제안들은 실제 세계에서 다양한 범위의 객체들을 포함하기 위해 클래스에 무관한 3D 인스턴스 제안들과 결합됩니다. 우리의 접근 방식을 검증하기 위해, ScanNet200, S3DIS, 및 Replica 등 세 가지 주요 데이터셋에서 실험을 수행하였으며, 다양한 카테고리의 객체 분할 성능이 최신 접근 방식들보다 크게 향상됨을 입증하였습니다.

Open3DIS: 2D 마스크 안내를 이용한 오픈-보카빌리리 3D 인스턴스 분할 | 최신 연구 논문 | HyperAI초신경