3D 语义分割、目标检测、实例分割是什么神仙操作？TF 3D 技术让你一目了然

TF 3D：解锁3D语义分割、目标检测和实例分割

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于 2021-04-07 10:23:34 发布 · 4k 阅读

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#tensorflow #3D 技术

谷歌研究团队发布了TF 3D库，这是一个针对3D场景理解的高效模块化工具，支持3D语义分割、目标检测和实例分割。该库提供稀疏卷积网络，适用于处理3D数据，提升自动驾驶和机器人等领域的场景理解能力。目前，TF 3D已应用于Waymo Open、ScanNet和Rio数据集。

文 / 研究员 Alireza Fathi 和 AI 实习生 Rui Huang，Google Research

过去几年里，3D 传感器（如激光雷达、深度传感摄像头和雷达）越发普及，对于能够处理这些设备所捕获数据的场景理解技术，相应需求也在不断增加。此类技术可以让使用这些传感器的机器学习 (ML) 系统，如无人驾驶汽车和机器人，在现实世界中导航和运作，并在移动设备上创建改进的增强现实体验。

最近，计算机视觉领域开始在 3D 场景理解方面取得良好进展，包括用于移动 3D 目标检测、透明目标检测等的模型，但由于可应用于 3D 数据的可用工具和资源有限，进入该领域本身可能具有挑战性。

为了进一步提高 3D 场景理解能力，降低感兴趣的研究人员的入门门槛，我们发布了 TensorFlow 3D (TF 3D)，这一高度模块化的高效库旨在将 3D 深度学习功能引入 TensorFlow。TF 3D 提供了一组流行的运算、损失函数、数据处理工具、模型和指标，使更广泛的研究社区能

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