基于3D模型的MaskRCNN的训练数据生成
Posted wishchin
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了基于3D模型的MaskRCNN的训练数据生成相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
在MaskRCNN的Mask分割或者FCN全图分割的数据收集过程中,初始数据可以使使用LabelMe手动标记,这是数据标记不可或缺的过程,需要耗费大量人力物力,也是值得的。
数据选取的过程中需要注意的是,标记的粒度控制、半自动化标记工具比如grubcut算法辅助等、数据的二次筛查、数据可靠性分级等等。
此外,还可以借助三维重建的方法,使用正射投影或者透视投影获取物体的Mask,放入场景中,自动生成像素级标记的训练数据。
参考:三维重建PCL:点云单侧面正射投影_wishchinYang的专栏-CSDN博客
以上是关于基于3D模型的MaskRCNN的训练数据生成的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
一句话生成3D模型,但只需2D数据训练|谷歌&UC Berkeley