点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”
干货第一时间送达
最近在arXiv和一些会议上看到了几篇3D点云分割paper，觉得还不错，在这里分享下基本思路。
1、SceneEncoder: Scene-Aware Semantic Segmentation of Point Clouds with A Learnable Scene Descriptor除了局部特征外，全局信息在语义分割中起着至关重要的作用，而现有的研究往往无法明确地提取出有意义的全局信息并加以充分利用。本文提出了一个场景编码模块来实施场景感知指导，以增强全局信息的效果。该模块预测场景描述符，场景描述符学习表示场景中存在的对象的类别，并通过过滤不属于该场景的类别直接指导点级语义分割。另外，为了减少局部区域的分割噪声，本文设计了一个区域相似性损失来将特征传播到具有相同标签的相邻点上，从而提高了点特征的识别能力。论文还将方法集成到几种网络中，并在ScanNet和S
