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检索条件"主题词=Omnidirectional image semantic segmentation"

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排序：

Spherical Transformer: Adapting Spherical Signal to Convolutional Networks 5th

Spherical Transformer: Adapting Spherical Signal to Convolut...

引用

5th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV)

作者： Liu, Yuqi Wang, Yin Du, Haikuan Cai, Shen Tongji Univ Sch Elect & Informat Engn Shanghai Peoples R China Donghua Univ Visual & Geometr Percept Lab Shanghai Peoples R China

ISBN: (纸本)9783031189128;9783031189135

Convolutional neural networks (CNNs) have been widely used in various vision tasks, e.g. image classification, semantic segmentation, etc. Unfortunately, standard 2D CNNs are not well suited for spherical signals such as panorama images or spherical projections, as the sphere is an unstructured grid. In this paper, we present Spherical Transformer which can transform spherical signals into vectors that can be directly processed by standard CNNs such that many well-designed CNNs architectures can be reused across tasks and datasets by pretraining. To this end, the proposed method first uses local structured sampling methods such as HEALPix to construct a transformer grid by using the information of spherical points and its adjacent points, and then transforms the spherical signals to the vectors through the grid. By building the Spherical Transformer module, we can use multiple CNN architectures directly. We evaluate our approach on the tasks of spherical MNIST recognition, 3D object classification and omnidirectional image semantic segmentation. For 3D object classification, we further propose a rendering-based projection method to improve the performance and a rotational-equivariant model to improve the anti-rotation ability. Experimental results on three tasks show that our approach achieves superior performance over state-of-the-art methods.

关键词： Spherical transformer 3D object classification omnidirectional image semantic segmentation

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