Facebook提出无需空间标注的3D空间识别方法WyPR
mIOU比以前的技术高出6%
（映维网 2021年05月24日）在计算机视觉中，理解场景中的对象及其位置是一项标准任务。训练三维空间识别系统通常涉及使用传感器捕捉场景，然后用3D box手动标记场景中对象的空间范围，包括标记它们的位置。尽管人工标注是训练人工智能模型的一种流行且强大的方法，但它非常耗时。在一个小型室内3D场景中，标注和绘制box平均需要20多分钟。如果没有box，而有场景级别标签的集合（如场景中存在的对象列表），为三维场景添加标签会更快更容易。
所以，Facebook人工智能研究院和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究人员提出，不用空间标注的3D来进行空间识别。
在名为《Recognizing 3D spaces without spatial labels》的论文中，团队主要提出了以下问题：是否可以学习在训练期间仅使用场景级标记（如场景中存在的对象列表）作为监督，然后在三维数据（如点云）中执行空间识别呢，如检测和分割对象？
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