开源!最强大规模3D点云全景分割算法SuperCluster!
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本文介绍了一种名为SuperCluster的全新方法，专注于解决大规模3D点云全景分割的问题。作者通过将这一任务重新定义为可扩展的图聚类问题，成功简化了训练过程，避免了资源密集型的实例匹配步骤。文章的主要创新点包括可扩展图聚类、本地监督和仅超点分割三个方面。
首先，通过将全景分割任务看作是一个可扩展的图聚类问题，SuperCluster方法有效地将点云分割为具有相容语义的相邻点群，同时强调了对象结构的一致性。这种图聚类的方法有望更高效地处理大规模的3D点云，提高全景分割的性能。
其次，通过本地监督，SuperCluster方法利用神经网络预测图聚类问题的参数，并通过本地辅助任务进行监督，避免了与真实实例匹配的计算密集步骤。这使得训练过程更加高效，加速了模型的训练速度。
最后，SuperCluster方法还可以轻松推广到基于超点的方法，通过将相邻具有相似局部几何和颜色的点分组成超点，从而降低了计算和内存需求，使其能够处理更大规模的3D点云。
总体来说，SuperCluster通过结合图聚类和本地监督的方法，以及对超点的适应，为大规模3D点云的全景分割任务提供了一种高效且可扩展的解决方案，同时取得了在多个基准数据集上的最先进性能。这一方法对于推动大规模3D扫描领域全景方法的研究具有积极意义。
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