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三维补全关键技术研究综述
被引量：
1
1
作者
肖海鸿
吴秋遐
+1 位作者
李玉琼
康文雄
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期667-696,共30页
从部分观测信息中推断出完整三维形状与语义场景信息对自动驾驶、机器人视觉、元宇宙生态体系构建等而言是至关重要的,因此,主要围绕三维形状补全、三维场景补全和三维语义场景补全任务而展开的三维补全技术被广泛研究。本文围绕上述三...
从部分观测信息中推断出完整三维形状与语义场景信息对自动驾驶、机器人视觉、元宇宙生态体系构建等而言是至关重要的,因此,主要围绕三维形状补全、三维场景补全和三维语义场景补全任务而展开的三维补全技术被广泛研究。本文围绕上述三维补全任务,对近年来的相关研究工作进行了系统性的分析和总结。首先,针对三维形状补全任务,对基于传统方法的形状补全和基于深度学习的形状补全这两个方面的研究进展进行了综述。其次,针对三维场景补全任务,对基于模型拟合的场景补全和基于生成式的场景补全方法这两个方面的研究进展进行了综述。再次,针对三维语义场景补全任务,深入分析了场景补全和语义分割两大任务之间的耦合特性,并根据输入数据的不同类型,对基于深度图的语义场景补全方法、基于深度图联合彩色图像的语义场景补全方法、以及基于点云的语义场景补全方法这三个方面的研究进展进行了综述。最后,对三维补全任务目前面临的主要问题及未来发展趋势进行了分析和展望,旨在为三维视觉中这一新兴领域的相关研究者提供一些有益的参考。
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关键词
形状
补全
场景
补全
语义
场景
补全
三维视觉
下载PDF
职称材料
基于RGB-D图像的语义场景补全研究综述
2
作者
张康
安泊舟
+2 位作者
李捷
袁夏
赵春霞
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期444-462,共19页
近年来随着计算机视觉领域的不断发展,三维场景的语义分割和形状补全受到学术界和工业界的广泛关注.其中,语义场景补全是这一领域的新兴研究,该研究以同时预测三维场景的空间布局和语义标签为目标,在近几年得到快速发展.对近些年该领域...
近年来随着计算机视觉领域的不断发展,三维场景的语义分割和形状补全受到学术界和工业界的广泛关注.其中,语义场景补全是这一领域的新兴研究,该研究以同时预测三维场景的空间布局和语义标签为目标,在近几年得到快速发展.对近些年该领域提出的基于RGB-D图像的方法进行了分类和总结.根据有无使用深度学习将语义场景补全方法划分为传统方法和基于深度学习的方法两大类.其中,对于基于深度学习的方法,根据输入数据类型将其划分为基于单一深度图像的方法和基于彩色图像联合深度图像的方法.在对已有方法分类和概述的基础上,对语义场景补全任务所使用的相关数据集进行了整理,并分析了现有方法的实验结果.最后,总结了该领域面临的挑战和发展前景.
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关键词
三维
场景
语义
场景
补全
环境理解
计算机视觉
深度学习
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职称材料
题名
三维补全关键技术研究综述
被引量：
1
1
作者
肖海鸿
吴秋遐
李玉琼
康文雄
机构
华南理工大学、自动化科学与工程学院
华南理工大学、软件学院
中国科学院、力学研究所、国家微重力实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期667-696,共30页
基金
国家自然科学基金项目(No.61976095,No.61575209)
广东省自然科学基金项目(No.2022A1515010114)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(No.2022ZYGXZR099)。
文摘
从部分观测信息中推断出完整三维形状与语义场景信息对自动驾驶、机器人视觉、元宇宙生态体系构建等而言是至关重要的,因此,主要围绕三维形状补全、三维场景补全和三维语义场景补全任务而展开的三维补全技术被广泛研究。本文围绕上述三维补全任务,对近年来的相关研究工作进行了系统性的分析和总结。首先,针对三维形状补全任务,对基于传统方法的形状补全和基于深度学习的形状补全这两个方面的研究进展进行了综述。其次,针对三维场景补全任务,对基于模型拟合的场景补全和基于生成式的场景补全方法这两个方面的研究进展进行了综述。再次,针对三维语义场景补全任务,深入分析了场景补全和语义分割两大任务之间的耦合特性,并根据输入数据的不同类型,对基于深度图的语义场景补全方法、基于深度图联合彩色图像的语义场景补全方法、以及基于点云的语义场景补全方法这三个方面的研究进展进行了综述。最后,对三维补全任务目前面临的主要问题及未来发展趋势进行了分析和展望,旨在为三维视觉中这一新兴领域的相关研究者提供一些有益的参考。
关键词
形状
补全
场景
补全
语义
场景
补全
三维视觉
Keywords
shape completion
scene completion
semantic scene completion
3D vision
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于RGB-D图像的语义场景补全研究综述
2
作者
张康
安泊舟
李捷
袁夏
赵春霞
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期444-462,共19页
基金
国家自然科学基金(61773210)。
文摘
近年来随着计算机视觉领域的不断发展,三维场景的语义分割和形状补全受到学术界和工业界的广泛关注.其中,语义场景补全是这一领域的新兴研究,该研究以同时预测三维场景的空间布局和语义标签为目标,在近几年得到快速发展.对近些年该领域提出的基于RGB-D图像的方法进行了分类和总结.根据有无使用深度学习将语义场景补全方法划分为传统方法和基于深度学习的方法两大类.其中,对于基于深度学习的方法,根据输入数据类型将其划分为基于单一深度图像的方法和基于彩色图像联合深度图像的方法.在对已有方法分类和概述的基础上,对语义场景补全任务所使用的相关数据集进行了整理,并分析了现有方法的实验结果.最后,总结了该领域面临的挑战和发展前景.
关键词
三维
场景
语义
场景
补全
环境理解
计算机视觉
深度学习
Keywords
3D scene
semantic scene completion
environment understanding
computer vision
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
三维补全关键技术研究综述
肖海鸿
吴秋遐
李玉琼
康文雄
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于RGB-D图像的语义场景补全研究综述
张康
安泊舟
李捷
袁夏
赵春霞
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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