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J-GLOBAL ID：201902254835374983   整理番号：19A2801473

PointNetの点雲データセットの破損テストと深さ解読【JST・京大機械翻訳】

Breaking Test and Deep Interpretation of PointNet’s Point Cloud Dataset

著者 (3件)： Wang Shengwen (中国伝媒大学数据科学与智能媒体学院,北京,100024) ,  Zhang Bin (中国伝媒大学数据科学与智能媒体学院,北京,100024) ,  Sun Jingcong (中国伝媒大学数据科学与智能媒体学院,北京,100024)
資料名： Zhongguo Chuanmei Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Zhongguo Chuanmei Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 26  号： 3  ページ： 51-57  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3296A  ISSN： 1673-4793  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在、二次元画像の研究は非常に良い結果が得られているが、深さ学習の発展に伴い、研究が次第に2次元から3次元データへ発展し、応用分野が広く、例えば自動運転領域の三次元シーンモデリング、VRバーチャル環境などである。三次元データに対する研究も次第に秩序入力から無秩序入力への過度な入力を実現し、高い成績を得た。PointNetは最初のブレークスルー点雲データの無秩序性入力の深度ニューラルネットワークであり、深く研究と参考に値する。しかし、現在、破損と遮蔽の点雲データ問題についてはまだ研究が必要である。本論文では、PointNetに対して深く研究し、点雲データに対して攻撃とテストを行った。テストにより、点雲データdropout約75%以後、物体認識精度が著しく低下し、overlap12.5%以後の精度も4点近く低下し、後続の深く研究と攻克に値する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *三次元 ,  二次元 ,  自動運転 ,  物体認識 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 三次元データ ,  二次元画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計測機器一般  (AD02000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 点雲 ,  データセット ,  破損 ,  テスト ,  解読