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J-GLOBAL ID：201802216462392211   整理番号：18A1043918

Matterport3D:屋内環境におけるRGB-Dデータからの学習【JST・京大機械翻訳】

Matterport3D: Learning from RGB-D Data in Indoor Environments

著者 (9件)： Chang Angel ,  Dai Angela ,  Funkhouser Thomas ,  Halber Maciej ,  Niebner Matthias ,  Savva Manolis ,  Song Shuran ,  Zeng Andy ,  Zhang Yinda
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： 3DV  ページ： 667-676  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模で多様なRGB-Dデータセットへのアクセスは,RGB-Dシーン理解アルゴリズムを訓練するために重要である。しかし,既存のデータセットは,限られた数のビューまたは空間の制限されたスケールのみをカバーしている。本論文では,90の建築規模シーンの194,400のRGB-D画像から10,800パノラマビューを含む大規模なRGB-Dデータセット,Matterport3Dを紹介した。アノテーションは,表面再構成,カメラ姿勢,および2Dと3D意味分割によって提供される。正確なグローバルアラインメントと包括的で,全体の建築物に関する展望の多様なパノラマ集合は,キーポイントマッチング,ビュー重なり予測,色からの正規予測,意味的セグメンテーション,および領域分類を含む様々な教師つきおよび自己管理コンピュータビジョンタスクを可能にする。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 二次元 ,  カメラ ,  予測 ,  アノテーション ,  *屋内環境 ,  画像 ,  自己管理 ,  セグメンテーション ,  *三次元 ,  アルゴリズム ,  表面再構成
準シソーラス用語： シーン理解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 屋内環境 ,  RGB-D ,  学習