Residual attention graph convolutional network for geometric 3D scene classification
Visualitza/Obre
main article (314,4Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/184046
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2019
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Geometric 3D scene classification is a very challenging task. Current methodologies extract the geometric information using only a depth channel provided by an RGB-D sensor. These kinds of methodologies introduce possible errors due to missing local geometric context in the depth channel. This work proposes a novel Residual Attention Graph Convolutional Network that exploits the intrinsic geometric context inside a 3D space without using any kind of point features, allowing the use of organized or unorganized 3D data. Experiments are done in NYU Depth v1 and SUN-RGBD datasets to study the different configurations and to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Experimental results show that the proposed method outperforms current state-of-the-art in geometric 3D scene classification tasks.
CitacióMosella, A.; Ruiz-Hidalgo, J. Residual attention graph convolutional network for geometric 3D scene classification. A: IEEE International Conference on Computer Vision Workshops. "2019 International Conference on Computer Vision ICCV 2019: proceedings: 27 October - 2 November 2019 Seoul, Korea". Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2019, p. 4123-4132.
ISBN978-1-7281-4803-8
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
cRuiz-Hidalgo19.pdf | main article | 314,4Kb | Accés restringit |