1. 四个问题
- 解决什么问题
3D 点云 的分割方法在 场景边界 表现不佳,因此拖累了整体分割精度。
However, current 3D point cloud segmentation methods usually perform poorly on scene
boundaries, which degenerates the overall segmentation performance
-
用什么方法解决
先探索了在分割中的评价指标,再提出方法:contrastive boundary learning (CBL) framework -
效果如何
有效果 -
还存在什么问题
文中观点:只关注了边界而忽略了 broad inner areas
2. 论文介绍
实验结果:
消融实验:
3. 参考资料
4. 收获
本文 解决问题是:3D segmentation 中的 边界问题( scene boundaries)。
先探索的segmentation 中的评价指标,改用B-IoU(从2D启发)。
然后提出了Contrastive Boundary Learning (CBL)
为了能适用于每一层,又提出了Sub-scene Boundary Mining。(因为每一层下采样之后标签信息就变了,这里用 概率 表示了标签 吧,例如3黄2蓝,label = [0.6,0.4],估计是这样的)