論文/代碼速遞2022.12.29！

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標(biāo)題：Panoptic Lifting for 3D Scene Understanding with Neural Fields

主頁(yè)：https://nihalsid.github.io/panoptic-lifting/

論文：https://arxiv.org/abs/2212.09802

摘要： 

本文提出了Panoptic Lifting，這是一種從自然場(chǎng)景的圖像中學(xué)習(xí)全景3D體積表示的新方法。一旦經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，我們的模型就可以從新的視點(diǎn)渲染彩色圖像以及3D一致的全景分割。與直接或間接使用3D輸入的現(xiàn)有方法不同，我們的方法只需要從預(yù)先訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)推斷出的機(jī)器生成的2D全景分割掩模。我們的核心貢獻(xiàn)是基于神經(jīng)場(chǎng)表示的全景提升方案，該方案生成場(chǎng)景的統(tǒng)一和多視圖一致的3D全景表示。為了解決視圖中2D實(shí)例標(biāo)識(shí)符的不一致性，我們基于模型的當(dāng)前預(yù)測(cè)和機(jī)器生成的分割掩碼，以成本解決線性分配，從而使我們能夠以一致的方式將2D實(shí)例提升到3D。我們進(jìn)一步提出并消除了使我們的方法對(duì)噪聲、機(jī)器生成的標(biāo)簽更加魯棒的貢獻(xiàn)，包括置信估計(jì)的測(cè)試時(shí)間增強(qiáng)、段一致性損失、有界分割域和梯度停止。

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