论文笔记——Semantic Scene Completion from a Signal Depth Image

没有太多时间好好翻译了，大概把要点梳理了一下啦~

Task：

1. produce a complete 3D voxel representation of volumetric occupancy
2. semantic labels for a scene from a signal-view depth map observation

以前的类似工作呢一直是将1、2任务分开完成的，但作者设计了一个end-to-end 3D Conv net：SSCNet用于完善语义场景，发现效果更好。
input：a single depth image
output：occupancy and semantic labels

如何解决Semantic Scene Completion的思路：

1. A dilation-based 3D context module
2. Joint model

Problems and Solution：

1. How do we effective capture contextual information from 3D volumetric data，where the signal is sparse and lacks high frequency detail?
   *Solution：*A dilation-based 3D context module用于扩大感受野，能够有效捕捉来自三维体积数据的信息，其中信号是稀疏且缺乏高频细节

2. RGB-D datasets only provide annotationos on visible surfaces，how do we obtain training data with complete volumetric annatations at scene level?
   *Solution：*SUNCG datasts（we can compute 3D secen volumes with dense object labels through voxelization）
   （RGB-D仅仅提供了浅层表面的注释）

Attribute：

1. 提出SSCNet，该网络的输入是单幅的深度图像，输出包括了体素和语义标签。
2. 提出了一个新的数据集SUNCG，该数据集是dense注释的合成三维场景数据集。

相关的算法都是建立在相机模型的基础之上，分单目（即单视角）和双目（即多视角，multi-view），而本论文是single-view。

最后

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