ポイントクラウドにおける3Dオブジェクト検出のための密度を意識したPointRCNN【JST・京大機械翻訳】

Li Jie; Hu Yu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211480884537 整理番号：21P0048330

ポイントクラウドにおける3Dオブジェクト検出のための密度を意識したPointRCNN【JST・京大機械翻訳】

A Density-Aware PointRCNN for 3D Object Detection in Point Clouds

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発行年： 2020年09月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年01月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

3D物体検出のためのポイントRCNNの改良版を提示し,その中で,多分岐バックボーンネットワークを採用して,点雲の不均一密度を処理した。不確実性ベースのサンプリング政策を提案して,種々の点雲の分布差異に対処した。新しいモデルは,KITTI val集合上で,ベースライン点RCNNよりも約0.8AP高い性能を達成できる。さらに,各集合抽象層に対する単一スケールグループ化を用いた単純化モデルは,より少ない計算コストで競合性能を達成できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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