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3D实例分割
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3D语义分割区分场景中各类对象，3D实例分割区分场景中各类别中的各种个体。近两年来，3D实例分割的关注度越来越高，相应的方法也被接连提出。众多方法的思想主要分为两类：基于候选区域的实例分割（proposal-based）和免候选区域的实例分割（proposal-free）。其中，proposal-based先获取场景中的感兴趣的候选区域，如：3D bounding boxes等，并在候选区域内对3D数据进一步预测得到实例标签。考虑到proposal-based 实例分割通常需要2个过程（先得到候选区域，再实例分割），分割过程繁琐，则proposal-free则摒弃了基于候选区域的方式，直接通过数据特征或者结合语义分割结果，得到实例分割结果。下面根据这两个方向总结现有的实例分割方法。
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2019-09-05
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如何区分并记住常见的几种 Normalization 算法
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批量计算
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2019-07-01
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