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J-GLOBAL ID：202002283537694275   整理番号：20A1750143

オンラインセマンティック3Dシーンセグメンテーションのための融合を意識した点畳込み【JST・京大機械翻訳】

Fusion-Aware Point Convolution for Online Semantic 3D Scene Segmentation

著者 (4件)： Zhang Jiazhao (National University of Defense Technology) ,  Zhu Chenyang (National University of Defense Technology) ,  Zheng Lintao (National University of Defense Technology) ,  Xu Kai (National University of Defense Technology; SpeedBot Robotics Ltd.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CVPR  ページ： 4533-4542  発行年： 2020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： リアルタイムRGB-D再構成による会社におけるオンライン意味3Dセグメンテーションは,次第に融合した3D幾何学的データ上で3D畳込みを直接行う方法,およびフレームからフレームへの情報をいかにスマートに融合するかのような特別な課題を提起する。再構成され,高品質3D特徴学習のためのフレーム間相関を効果的に活用する新しい融合意識3D点畳込みを提案した。これは,局所大域ツリーでオンライン取得点雲を組織化する専用動的データ構造によって可能になった。大域的に,オンライン再構成3Dポイントを増分成長座標間隔ツリーに編集し,高速点挿入と近傍クエリを可能にした。ローカルに,著者らは,グローバルツリーの高速クエリから構築利益が,八分木を用いて各ポイントの近傍情報を維持する。局所オクトツリーは,効率的な表面意識点畳込みを容易にする。木の水準は動的に更新し,3D畳込みはRGB-Dフレーム間の効果的な情報融合に対する時間的コヒーレンスを効果的に利用する。Copyright 2020 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： *畳込み ,  学習 ,  データ構造 ,  再構成 ,  *三次元
準シソーラス用語： 八分木 ,  実時間 ,  クエリー ,  高品質 ,  *オンライン ,  三次元セグメンテーション ,  RGB-D , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： オンライン ,  3D ,  シーンセグメンテーション ,  融合 ,  意識 ,  畳込み