论文笔记——Semantic Scene Completion from a Signal Depth Image

没有太多时间好好翻译了，大概把要点梳理了一下啦~

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Task：

produce a complete 3D voxel representation of volumetric occupancysemantic labels for a scene from a signal-view depth map observation

以前的类似工作呢一直是将1、2任务分开完成的，但作者设计了一个end-to-end 3D Conv net：SSCNet用于完善语义场景，发现效果更好。 input：a single depth image output：occupancy and semantic labels

如何解决Semantic Scene Completion的思路：

A dilation-based 3D context moduleJoint model

Problems and Solution：

How do we effective capture contextual information from 3D volumetric data，where the signal is sparse and lacks high frequency detail? *Solution：*A dilation-based 3D context module用于扩大感受野，能够有效捕捉来自三维体积数据的信息，其中信号是稀疏且缺乏高频细节

RGB-D datasets only provide annotationos on visible surfaces，how do we obtain training data with complete volumetric annatations at scene level? *Solution：*SUNCG datasts（we can compute 3D secen volumes with dense object labels through voxelization） （RGB-D仅仅提供了浅层表面的注释）

Attribute：

提出SSCNet，该网络的输入是单幅的深度图像，输出包括了体素和语义标签。提出了一个新的数据集SUNCG，该数据集是dense注释的合成三维场景数据集。

相关的算法都是建立在相机模型的基础之上，分单目（即单视角）和双目（即多视角，multi-view），而本论文是single-view。