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J-GLOBAL ID:201802225316161692   整理番号:18A1905339

3D点雲の実時間意味セグメンテーションのための効率的コンボルーション【JST・京大機械翻訳】

Efficient Convolutions for Real-Time Semantic Segmentation of 3D Point Clouds
著者 (3件):
資料名:
巻: 2018  号: 3DV  ページ: 399-408  発行年: 2018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)
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本研究では,深いニューラルネットワークによる点雲の効率的で実時間処理を可能にする新しいボクセル表現を提案した。著者らのアプローチは,単純な占有グリッドの2D表現を取り,細粒3Dセグメンテーションを生成する。この手法は最先端技術よりも性能が優れているが,一桁高速であることを示した。サイズ160m x80mの大きな屋外シーンのセグメンテーションを30ms程度で行うことができる。室内シナリオでは,15ms未満の全部屋を分割できる。これは,安全性の重要なタスクのためのリアルタイム推論を必要とするロボット応用にとって重要である。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】
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分類 (1件):
分類
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図形・画像処理一般 

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