抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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本論文では,RGB-Dシーン中の物体の周りの3次元境界ボックスを配置する技術を示した。著者らのアプローチは,3次元の探索空間を減少させる迅速に2次元情報を最大限に利用し,最新の2D物体検出技術から利益を得る。を配向し,配置,物体の周りの境界ボックスを測定するために,3D情報を用いた。は独立して各物体の方位を推定し,正常情報を利用する以前の技術を用いた。3次元における物体位置と大きさは,多層パーセプトロン(MLP)を用いて学習した。最終段階では,シーン内のオブジェクトクラス関係に基づく検出を改良した。スパース3D領域におけるほぼ完全に動作する最先端の検出法と比較すると,よく知られた太陽RGB-Dデータセット[29]に関する広範な実験は,提案した方法はRGB-D画像における3次元物体の検出に非常に高速である(画像当たり4.1s)ことを示し,4.7倍も遅く,は二桁遅いことを法と同等にことを最新法よりも良好であった(3mAP高い)行った。本研究では,3次元における2D駆動物体検出はさらに検討されるべきであるという考えを暗示する,特に3次元入力がまばらである例であった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
