德國亞琛工業(yè)大學提出DualConvMesh-Net更好處理3D網(wǎng)格數(shù)據(jù)
2020-05-09 15:25
將門創(chuàng)投
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對于一些具有挑戰(zhàn)的類別也可以正確地進行預測并維持清晰的邊界，比如第二行中的浴簾：
下表還展示了在Matterport3D數(shù)據(jù)上針對不同類別的預測精度，本文提出的方法在絕大多數(shù)類別上也具有良好的預測精度：
最后再展示對應的語義分割結果。這種方法可以有效分離出原始數(shù)據(jù)中沒有標注甚至錯誤標注的區(qū)域（例如最后一行的沙發(fā)被標注成了椅子）：
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