3D LiDARポイントクラウドセグメンテーションの再考【JST・京大機械翻訳】

Li Shijie; Liu Yun; Gall Juergen

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218464148990 整理番号：22P0002621

3D LiDARポイントクラウドセグメンテーションの再考【JST・京大機械翻訳】

Rethinking 3D LiDAR Point Cloud Segmentation

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発行年： 2020年08月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年12月02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)

多くの点ベースの意味セグメンテーション法を屋内シナリオのために設計したが,屋外環境におけるLiDARセンサによって捕獲された点雲に適用するならば,それらは strった。これらの方法をより効率的かつロバストにするために,LiDARデータを扱うことができるように,投影空間で操作できるような3D点ベース操作を再定式化する一般的概念を導入した。再定式化バージョンが300と400倍の間であり,より高い精度を達成する3点ベース手法によって示す一方で,3D点ベース操作の再定式化の概念が点ベースと画像ベース手法の利点を統一する新しいアーキテクチャの設計を可能にすることを示した。一例として,再定式化3D点ベース演算を,異なる2Dスケールから情報を融合する2D符号器デコーダアーキテクチャに統合するネットワークを導入した。セマンティックLiDARポイントクラウドセグメンテーションのための4つの挑戦的なデータセットに関するアプローチを評価して,2D画像ベースの操作による再定式化3Dポイントベースの操作が,すべての4つのデータセットのために非常に良い結果を達成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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