【泡泡点云时空】通过图结构深度度量学习的3D点云超分割

泡泡点云时空，带你精读点云领域顶级会议文章标题：Point Cloud Oversegmentation with Graph-Structured Deep Metric Learning作者： Loic Landrieu, Mohamed Boussaha来源：CVPR 2019编译：Kyle审核：郑森华欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体如需转载，后台留言申请授权摘要 我们提出了一个新的监督学习框架，用于将3D点云超分割为超点。我们将这个问题理解为学习3D点的局部几何和辐射的嵌入特征，从而使物体的边界呈现出高对比度。嵌入特征的计算是通过将点云的局部邻域输入轻量级神经网络而得到。最后，我们将点云超分割公式化为关于学习到的嵌入的图分区问题。我们的方法在密集的室内数据集(S3DIS)和稀疏的室外数据集(vKITTI)上，以显著的优势成为点云超分割的最先进技术。我们最 ………………………………