#561
summarized by : Shuhei M Yoshida
Point Cloud Oversegmentation With Graph-Structured Deep Metric Learning

どんな論文か?

オーバーセグメンテーションとは、ピクセル集合や点群を意味的に一様な小領域(superpixel)に分割するタスクである。本論文では、3次元点群に対するオーバーセグメンテーションを教師あり学習として解く手法を提案する。
placeholder

新規性

(1) 3次元点群のオーバーセグメンテーションに対して教師あり学習を適用する初めての例 (2) 物体の境界を識別できるような埋め込みを学習するため、ロス関数(graph-structured contrastive loss)と簡易な埋め込みニューラルネットワークを提案。

結果

S3DISとvKITTIでオーバーセグメンテーションを評価し、既存手法を上回る性能。さらに、オーバーセグメンテーションの結果を利用したセマンティックセグメンテーションの結果は、mIoUなどクラスごとの評価尺度では既存手法を上回る精度。

その他(なぜ通ったか?等)