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J-GLOBAL ID：202102215711201592   整理番号：21A1031641

3Dポイントクラウドの意味論的セグメンテーションのための形状を意識した特徴抽出モジュール【JST・京大機械翻訳】

A Shape-Aware Feature Extraction Module for Semantic Segmentation of 3D Point Clouds

著者 (4件)： Xu Jiachen (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Zhou Jie (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Tan Xin (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Ma Lizhuang (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1332  ページ： 284-293  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生点雲の3D形状パターン記述は,3D理解において必須で重要な役割を演じている。以前の研究は,固体立方あるいは球面近傍による特徴表現をしばしば学習し,種々の形状における物体の点分布間の区別を無視している。さらに,ほとんどの研究は,空間情報を復元するのに十分ではない点間のエッジ重みを学習することにより,各近傍における空間情報を暗黙的に符号化する。本論文では,形状認識特徴抽出(SAFE)モジュールを提案した。それは,よく設計された分布記述子によって近隣における点の空間分布を明示的に説明し,中空球面近傍と従来の固体近傍を置き換える。次に,形状認識を達成するために,中空球面近傍における内部パターンと外部パターンを別々に符号化した。SAFEモジュールに基づく符号器デコーダネットワークを構築することにより,広範な実験を行い,その結果,SAFEベースネットワークがベンチマークデータセットScanNetおよび形状Net上で最先端の性能を達成することを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *意味論 ,  *セグメンテーション ,  ニューラルネットワーク ,  *特徴抽出 ,  空間分布 ,  符号器 ,  球面 ,  *三次元
準シソーラス用語： 空間情報 ,  形状認識 ,  三次元形状 ,  中空球 ,  特徴表現 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ニューラルネットワーク ,  ポイントクラウド ,  セマンティックセグメンテーション ,  RGBD処理 ,  形状認識

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 (8件)： 3D ,  ポイント ,  クラウド ,  意味論 ,  セグメンテーション ,  意識 ,  特徴抽出 ,  モジュール