Superpoint Transformer for 3D Scene Instance Segmentation
Abstract现有的大多数方法通过扩展用于3D物体检测或3D语义分割的模型来实现3D实例分割。然而,这些非直接的方法存在两个缺点:1)不精确的边界框或不令人满意的语义预测限制了整体3D实例分割框架的性能。2)现有方法需要一个耗时的中间聚合步骤。为了解决这些问题,本文提出了一种基于SuperpointTransformer的全新端到端3D实例分割方法,命名为SPFormer。它将点云中的潜在特征组