語義建圖七篇論文的相似點和不同點總結
語義建圖方法綜述
一:Mesh Based Semantic Modelling for Indoor and Outdoor Scenes【2013-60】
感測器:RGB-D
3D建圖:surface mapping
地圖表達:triangulated mesh
語義標籤:CRF
數據集:indoor—NYU,outdoor—KITTI
CRF函數:unary+pairwise
二:Urban 3D Semantic Modelling Using Stereo Vision【2013-99】
感測器:stereo
3D建圖:surface mapping
地圖表達:mesh
語義標籤:CRF
數據集:KITTI
CRF函數:unary+pairwise+higher-order(超像素)
二元:
三:Incremental dense semantic stereo fusion for large-scale semantic scene reconstruction【2015-77】
感測器:stereo
3D建圖:FOVIS VO
地圖表達:voxel
語義標籤:Random Forest
數據集:KITTI
CRF函數:unary+pairwise
二元:
四:Building 3D semantic maps for mobile robots using RGB-D camera【2016-6】
感測器:RGB-D
3D建圖:視覺里程計
地圖表達:voxel
語義標籤:SVM
數據集:NYU v2
CRF函數:unary+pairwise+higher-order(超像素)
不同之處在於所有的勢能計算都分為:object categories and structural classes
二元:
高階:
五:Semi-Dense 3D Semantic Mapping from Monocular SLAM【2016-8】
感測器:RGB-D
3D建圖:LSD-SLAM
地圖表達:voxel
語義標籤:Deeplab v2
數據集:indoor—NYU v2,outdoor—KITTI
CRF函數:unary+pairwise
二元:
六:SemanticFusion: Dense 3D Semantic Mapping with Convolutional【2016-64】
感測器:RGB-D
3D建圖:elasticfusion
地圖表達:surfel
語義標籤:CNN+CRF
數據集:NYUv2
CRF函數:unary+pairwise
二元:
七:Semantic 3D Occupancy Mapping through Efficient High Order CRFs【2017-3】
感測器:stereo
3D建圖:ORB-SLAM
地圖表達:grid
語義標籤:CNN+CRF
數據集:KITTI
CRF函數:unary+pairwise+higher-order(超像素)
二元:
高階:
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