Improved Block Merging for 3D Point Cloud Instance Segmentation

要約

この論文では、あらゆるブロックベースの 3D インスタンス セグメンテーション技術に適した新しいブロック マージ アルゴリズムを提案します。
提案された研究は、すでに処理されたブロックの誤ってラベル付けされた点をラベル伝播を通じて修正できるようにすることで、最新技術よりも改善されています。
そうすることにより、現在の技術の主な制限である、望ましい結果を生み出すためにブロック間のインスタンスの重なりが不要になる。
私たちの実験は、提案されたブロック結合アルゴリズムが、基盤となるネットワーク アーキテクチャに関係なく、文献で採用されているすべての評価指標の取得精度を大幅かつ一貫して向上させることを示しています。

要約(オリジナル)

This paper proposes a novel block merging algorithm suitable for any block-based 3D instance segmentation technique. The proposed work improves over the state-of-the-art by allowing wrongly labelled points of already processed blocks to be corrected through label propagation. By doing so, instance overlap between blocks is not anymore necessary to produce the desirable results, which is the main limitation of the current art. Our experiments show that the proposed block merging algorithm significantly and consistently improves the obtained accuracy for all evaluation metrics employed in literature, regardless of the underlying network architecture.

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