
摘要
对称检测一直是计算机图形学中的经典问题,许多方法依赖于传统的几何方法。然而,近年来,深度学习的兴起改变了计算机图形学的格局。本文旨在通过深度学习方法解决遮挡点云的对称检测问题。据我们所知,这是首次利用深度学习来解决此类问题。在该深度学习框架中,我们采用了双重监督机制:对称平面上的点和法向量,以帮助我们精确定位对称平面。我们在YCB-视频数据集上进行了实验,并展示了我们方法的有效性。
代码仓库
Allen--Wu/dense_symmetry
pytorch
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| occluded-3d-object-symmetry-detection-on-ycb | (DOSE)Dense Occlusion Symmetry Network | PR AUC: 0.516 |
| symmetry-detection-on-ycb-video | (DOSE)Dense Occlusion Symmetry Network | PR AUC: 0.516 |