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德國亞琛工業(yè)大學(xué)提出DualConvMesh-Net更好處理3D網(wǎng)格數(shù)據(jù)

2020-05-09 15:25

另一種可行的卷積則定義于頂點的相對位置上，但本文則重點研究那些在歐式卷積和側(cè)地線卷積下不同的區(qū)域：測地線圖卷積定義的領(lǐng)域是沿著表面可以通過一條邊觸及的頂點，這意味著鄰域中只包含局域測地線尺度上接近的點；而歐式圖卷積則基于歐式距離定義的鄰域，一般利用k－nn或者一定半徑內(nèi)的圖結(jié)構(gòu)來得到。

為了在不同層級上對網(wǎng)格進(jìn)行處理，提出了基于池化追蹤圖（pooling trace map）的方式來對網(wǎng)格進(jìn)行不斷簡化。其中第0級是原始的分辨率最高的層次，網(wǎng)格的分辨率隨著l的增加而降低。池化追蹤圖的目的是將l層的頂點通過雙射的方式映射到下一個層次l＋1的頂點集合中。而后通過邊的簡化算法得到l＋1層的邊，并連接得到的頂點。下圖顯示了網(wǎng)格的池化過程，在簡化網(wǎng)格的同時保持測地線鄰域。

實際過程中使用了兩種成熟的集合處理方法，Quadric Error Metrics（QEM）和Vertex Clustering（VC），結(jié)合池化追蹤圖來實現(xiàn)池化和上采樣的過程。

針對網(wǎng)格的池化過程

大規(guī)模場景分割

為了驗證方法的有效性，研究人員在S3DIS、ScanNetV2和Matterport3D等三個大規(guī)模場景分割數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實驗。其中S3DIS來自斯坦福大學(xué)，包含六個大規(guī)模的室內(nèi)場景，共三棟不同樓房內(nèi)的271個房間和13類語義標(biāo)簽；ScanNetv2則包含了種類豐富的室內(nèi)場景和對應(yīng)的重建表面、紋理網(wǎng)格、基準(zhǔn)語義標(biāo)注等，其中包含了20個語義分類；Matterport3D包含了90個建筑尺度的RGB－D掃描結(jié)果和21個類別標(biāo)注。
通過充分訓(xùn)練后，下表顯示了本文方法的性能。在ScanNet數(shù)據(jù)和S3DIS數(shù)據(jù)集上，本方法得到了較好的結(jié)果，超過了現(xiàn)有的圖卷積方法。