Not logged in.

Quick Search - Contribution

Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Learning Semantic Labeling of PTX scans
Organization Unit
Authors
  • Weiyi Wang
Supervisors
  • Renato Pajarola
  • Lizeth Fuentes Perez
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date 2022
Abstract Text Semantic information of 3D scans is a fundamental step for many scene understanding applications such as autonomous driving and 3D reconstruction. The goal of this work is to obtain the semantic segmentation of indoor point clouds using deep learning techniques. While semantic segmentation with deep learning of 3D point clouds still faces several challenges. In this work, instead of directly using deep learning on 3D point clouds, we first extract the panoramic images from 3D point clouds. These panoramic images are then used as input to a CNN model for semantic segmentation. Finally, we map the obtained segmentation panoramas to the 3D point cloud and develop a viewer interface to visualize the point cloud and its corresponding panoramic images. Therefore, the segmented point cloud can be analyzed in the interface visually.
Zusammenfassung Semantische Informationen von 3D-Scans sind ein wichtiger Meilenstein für viele Applikationen zum Verstehen von Szenen, wie z.B. autonomes Fahren und 3D-Rekonstruktion. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die semantische Segmentierung von Punktwolken in Innenräumen mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken zu erhalten. Die semantische Segmentierung von 3D-Punktwolken mit Deep Learning steht noch vor einigen Herausforderungen. In dieser Arbeit wird Deep Learning nicht direkt auf 3D-Punktwolken angewandt, sondern es werden zuerst die Panoramabilder aus 3D-Punktwolken extrahiert. Diese Panoramabilder werden dann als Eingabe für ein CNN-Modell zur semantischen Segmentierung verwendet. Schließlich ordnen wir die erhaltenen Segmentierungspanoramen der 3D-Punktwolke zu und entwickeln dann eine Benutzeroberfläche zur Visualisierung der Punktwolke und der entsprechenden Panoramabilder. Deshalb kann die segmentierte Punktwolke in der Schnittstelle visuell analysiert werden.
PDF File Download
Export BibTeX