Offene Welt-Semantische Segmentierung von 3D-Punktwolken: Ein wahrscheinlichkeitsgesteuertes Framework
Ein neuartiges wahrscheinlichkeitsgesteuertes Framework (PDF) für die offene Welt-semantische Segmentierung von 3D-Punktwolken, das die Erkennung unbekannter Objekte und inkrementelles Lernen ermöglicht.
3D-Basierte Erkennung menschlicher Handlungen
Wir präsentieren eine neuartige Methode zur Erkennung von Aktionen in 3D-Punktwolken, die sogenannte "t-Patches" als Schlüsselbaustein verwendet und eine hierarchische Architektur nutzt, um eine informative raum-zeitliche Darstellung zu lernen.
Präzise Schätzung der Normalen von 3D-Punktwolken durch Triplet-Lernen
Eine neuartige Methode zur Normalenschätzung für 3D-Punktwolken, die aus zwei Phasen besteht: (a) Merkmalscodierung zum Erlernen von Darstellungen lokaler Patches und (b) Normalenschätzung, die die gelernten Darstellungen als Eingabe verwendet und den Normalenvektor regressiert. Die Methode verwendet Triplet-Lernen, um ähnliche und unterschiedliche Merkmale von Patches auf isotropen und anisotropen Oberflächen zu lernen, um die Normalenschätzung zu erleichtern.
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