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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 954 - 965 (12page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2023.23.0150
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3D point cloud instance segmentation, as a task in comprehending 3D scenes, involves predicting both 3D masks and class labels for individual object instances within a given point cloud. The development of an efficient transformer-based model for this task requires addressing the following key issues: refining instance masks and positions, initializing instance queries, and incorporating auxiliary task learning. To overcome the limitations of existing models, our study proposes a novel transformer-based model, T3DIS. This model refines both the mask and position, along with the query content of each instance during instance query decoding, thereby enhancing the quality of the final instance features. To expedite the instance decoding process, the model initializes the initial instance queries using a finite set of representative points selected from the point cloud. Furthermore, our approach incorporates auxiliary denoising task learning to facilitate rapid training of the transformer decoder. Through experiments conducted on the ScanNet-V2 benchmark dataset, we demonstrated the superiority of the proposed model. The evaluation involves comparing different methods of instance query initialization, position refinement, and auxiliary query denoising.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 3차원 개체 분할 모델
Ⅳ. 구현 및 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
B. Yang, J. Wang, R. Clark, Q. Hu, S. Wang, A. Markham, and N. Trigoni, “Learning object bounding boxes for 3D instance segmentation on point clouds," Proceedings of the Nueral Information Processing Systems (NeurlPS), 2019. https://openreview.net/forum?i
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T. Vu, K. Kim, T. Luu, T. Nguyen, and C. D. Yoo, “SoftGroup for 3D instance segmentation on point clouds," Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2022. https://openreview.net/forum?id=exvK9WT-OSB
Z. Liang, Z. Li, S. Xu, M. Tan, and K. Jia, “Instance segmentation in 3D scenes using semantic superpoint tree networks," Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2021. https://openreview.net/forum?id=Ca0_5hn2mT
J. Schult, F. Engelmann, A. Hermans, O. Litany, S. Tang, and B. Leibe, “Mask3D: Mask Transformer for 3D Semantic Instance Segmentation," Proceedings of the International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2023. https://openreview.net/forum?id=j
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