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tangent convolutions for dense prediction in 3dcvpr18用于密集预测切线卷积.pdfVIP

tangent convolutions for dense prediction in 3dcvpr18用于密集预测切线卷积.pdf

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    TangentConvolutionsforDensePredictionin3D

    Tatarchenko∗JaesikPark∗VladlenKoltunQian-YiZhou

    UniversityofFreiburgInLabsInLabsInLabs

    Wepresentanapproachtosemanticsceneysisus-

    ingdeepconvolutionaworks.Ourapproachisbasedon

    tangentconvolutions–anewconstructionforconvolutional

    networkson3Ddata.Incontrasttovolumetricapproaches,

    ourmethodoperatesdirectlyonsurfacegeometry.Cru-

    cially,theconstructionisapplicabletounstructuredpoint

    cloudsandothernoisyreal-worlddata.Weshowthattan-

    gentconvolutionscanbeevaluatedefficientlyonlarge-scale

    pointcloudswithmillionsofpoints.Usingtangentconvo-

    lutions,wedesignadeepfully-convolutionaworkfor

    semanticsegmentationof3Dpointclouds,andapplyitto

    challengingreal-worlddatasetsofindoorandoutdoor3D

    environments.Experimentalresultsshowthatthepresented

    approachoutperformsotherrecentdeeworkconstruc-

    tionsindetailedysisoflarge3Dscenes.

    Figure1.Convolutionaworksbasedontangentconvolutions

    1.Introductioncanbeappliedtosemanticysisoflarge-scalescenes,such

    asurbanenvironments.Top:pointcloudfromtheSemantic3D

    Methodsthatutilizeconvolutionaworkson2Dim-

    dataset.Bottom:semanticsegmentationproducedbythepre-

    agesdominatemoderncomputervision.Akeycontributingsentedapproach.

    factortotheirsuccessisefficientlocalprocessi

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