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Active Semantic Labeling of Street View Point Clouds
Zhou Y(周洋)1,2; Shen SH(申抒含)1,2; Hu ZY(胡占义)1,2
2019-07
会议名称IEEE International Conference on Multimedia and Expo 2019
会议日期2019-7-8~12
会议地点Shanghai, China
摘要

Semantic 3D models have shown their importance in many fields such as autonomous driving. However, it remains a tough task to assign semantic labels to various scenes. In this paper, we propose an Active Learning based method for semantic labeling of street view point clouds with a small amount of annotated data samples. The proposed method takes a point cloud and registrated images as the input, and yields a point cloud with semantic labels. We iteratively fine-tunes a network with the ever-enlarging training set to exploit the semantic information of the scene, and fuse the semantic labels in 3D space. To deal with the imbalanced data in street view scenes, a label biased criterion for query selection is proposed to help select images to efficiently improve the performance of the network and the quality of the semantic model. Experimental result shows that the proposed method demands limited human labor and works well in assigning semantic labels to the imbalanced scenes like street view scenes.

关键词Semantic Street View Active Learning
收录类别EI
语种英语
七大方向——子方向分类三维视觉
文献类型会议论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/23566
专题模式识别国家重点实验室_机器人视觉
通讯作者Shen SH(申抒含)
作者单位1.中国科学院自动化研究所
2.中国科学院大学
第一作者单位中国科学院自动化研究所
通讯作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
Zhou Y,Shen SH,Hu ZY. Active Semantic Labeling of Street View Point Clouds[C],2019.
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