(CVPR 2022) SoftGroup for 3D Instance Segmentation on Point Clouds

9月前作者：fish小余儿分类：Toy博客阅读(38) 违法举报

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Abstract

现有的最先进的三维实例分割方法先进行语义分割，然后再进行分组。在进行语义分割时进行hard predictions，使每个点都与单一类别相关。然而，由hard decision产生的错误会传播到分组中，导致(1)预测的实例与ground truth之间的重叠度低，(2)大量的false positives。为了解决上述问题，本文提出了一种被称为SoftGroup的三维实例分割方法，通过自下而上的soft grouping和自上而下的细化来完成。SoftGroup允许每个点与多个类别相关联，以减轻语义预测错误带来的问题，并通过学习将其归类为背景来抑制false positive实例。在不同的数据集和多种评价指标上的实验结果证明了SoftGroup的功效。它的性能超过了先前最强的方法，就 $A P_{50}$ 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-400996.html

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