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SDOD:基於depth的實時3D檢測與分割
時間 2021-01-13
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點擊上方「3D視覺工坊」,選擇「星標」 乾貨第一時間送達 主要思想與創新點 大多數現有的實例分割方法只關注2D對象,不適用於三維場景,如自動駕駛。本文提出了一種將實例分割和目標檢測分爲兩個並行分支的模型,將對象深度離散爲「深度類別」(背景設置爲0,對象設置爲[1,K]),將實例分割任務轉化爲像素級分類任務。mask分支預測像素級的「深度類別」,3D分支預測實例級的「深度類別」,通過給每個實例分配具
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