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标题：Learning to Optimally Segment Point Clouds
作者：Peiyun Hu, David Held
星球ID：particle
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●论文摘要
我们提出了一种将图论搜索与数据驱动的学习相结合的方法：在一组候选分割中搜索综合目标性（objectness）评分较高的候选分割。我们证明了，如果根据分割中最低的目标性对分割进行评分，那么就有一种有效的算法可以在成倍数量的候选分割中找到最优的最坏情况分割。此外，我们还针对平均情况提出了一种有效的算法。为了进行评估，我们将KITTI 3D检测重新用作分割基准，并通过经验证明了我们的算法在分割点云上的性能明显优于过去的自下而上的分割方法和自上而下的基于对象的算法。
●主要贡献
• 利用几何约束减少候选分割的数量，并构建树结构
• 利用树结构进行最优分割搜索，提出可应用动态规划的高效搜索算法
文章使用KITTI作为实验数据集，点云分割和点云实例分割的结果如下图 TABLE I 和 TABLE II 所示：本文提出的方法与 SECOND++ 相比在 car 等常见分类中表现更差，但是在 misc 等少见分类中表现更佳。
●论文图集
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