论文/代码速递2022.12.29！
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2022-12-31 00:30
最新成果demo展示：
标题：Panoptic Lifting for 3D Scene Understanding with Neural Fields
主页：https://nihalsid.github.io/panoptic-lifting/
论文：https://arxiv.org/abs/2212.09802
摘要：
本文提出了Panoptic Lifting，这是一种从自然场景的图像中学习全景3D体积表示的新方法。一旦经过训练，我们的模型就可以从新的视点渲染彩色图像以及3D一致的全景分割。与直接或间接使用3D输入的现有方法不同，我们的方法只需要从预先训练的网络推断出的机器生成的2D全景分割掩模。我们的核心贡献是基于神经场表示的全景提升方案，该方案生成场景的统一和多视图一致的3D全景表示。为了解决视图中2D实例标识符的不一致性，我们基于模型的当前预测和机器生成的分割掩码，以成本解决线性分配，从而使我们能够以一致的方式将2D实例提升到3D。我们进一步提出并消除了使我们的方法对噪声、机器生成的标签更加鲁棒的贡献，包括置信估计的测试时间增强、段一致性损失、有界分割域和梯度停止。
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