Convoluciones Tangentes para Predicción Densa en 3D

Presentamos un enfoque para el análisis semántico de escenas utilizando redes neuronales convolucionales profundas. Nuestro enfoque se basa en convoluciones tangentes: una nueva construcción para redes convolucionales en datos 3D. En contraste con los enfoques volumétricos, nuestro método opera directamente sobre la geometría de la superficie. Crucialmente, la construcción es aplicable a nubes de puntos no estructuradas y otros datos ruidosos del mundo real. Demostramos que las convoluciones tangentes pueden evaluarse de manera eficiente en nubes de puntos a gran escala con millones de puntos. Usando convoluciones tangentes, diseñamos una red completamente convolucional profunda para la segmentación semántica de nubes de puntos 3D y la aplicamos a conjuntos de datos desafiantes del mundo real de entornos 3D interiores y exteriores. Los resultados experimentales muestran que el enfoque presentado supera otras construcciones recientes de redes profundas en el análisis detallado de grandes escenas 3D.