LABELMAKER: Automatic Semantic Label Generation from RGB-D Trajectories
Author:
Affiliation:
1. ETH Zurich
Funder
National Science Foundation
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Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx8/10550191/10550447/10550626.pdf?arnumber=10550626
Reference38 articles.
1. ARKitscenes-a diverse real-world dataset for 3d indoor scene understanding using mobile RGB-d data;Baruch
2. Pixel Annotation Tool;Bréhéret,2017
3. COCO-Stuff: Thing and Stuff Classes in Context
4. Matterport3D: Learning from RGB-D Data in Indoor Environments
5. CLIP2Scene: Towards Label-efficient 3D Scene Understanding by CLIP
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