【泡泡一分钟】用于RGBD语义分割的三维图神经网络(ICCV2017-546)

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标题：3D Graph Neural Networks for RGBD Semantic Segmentation

作者：Xiaojuan Qi, Renjie Liao, Jiaya Jia, Sanja Fidler,Raquel Urtasun

来源：International Conference on Computer Vision (ICCV 2017)

编译：倪志鹏

审核：颜青松  陈世浪

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摘要

RGBD的语义分割需要结合2D外观和3D几何信息。在本文中，我们提出了一个3D图神经网络（3DGNN），它会在3D点云的基础上构建k-最近邻图。图中的每个节点对应一组点，而且图中每个节点和隐藏表示的向量相关联，这些向量通过一元CNN从2D图像提取的外观特征来实现初始化。依赖循环函数，每个节点根据当前状态和来自其近邻的传入消息动态来更新其隐藏表示。该传播模型在一定的时间步长中展开，并且最终每个节点的表示可用于预测每个像素的语义类。我们使用反向传播算法来训练模型。

在NYUD2和SUN-RGBD数据集的基础上，我们通过多次实验证明了以上方法是行之有效的。

图1 实线表示3D中的近邻，而虚线表示2D中的近邻但不是3D中的近邻。（a）输入图像（b）2D图像投影到3D点云（c）通过具有HHA编码的双流CNN进行预测；（d）我们的3DGNN预测图

Abstract    

RGBD semantic segmentation requires joint reasoning about 2D appearance and 3D geometric information. 

In this paper we propose a 3D graph neural network (3DGNN)that builds a k-nearest neighbor graph on top of 3D point cloud.Each node in the graph corresponds to a set of points and is associated with a hidden representation vector initialized with an appearance feature extracted by a unary CNN from 2D images.

Relying on recurrent functions, every node dynamically updates its hidden representation based on the current status and incoming messages from its neighbors. This propagation model is unrolled for a certain number of time steps and the final per-node representation is used for predicting the semantic class of each pixel.We use back-propagation through time to train the model. Extensive experiments on NYUD2 and SUN-RGBD datasets demonstrate the effectiveness of our approach.

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