姿勢擾乱による時間的点雲完成【JST・京大機械翻訳】

Shi Jieqi; Xu Lingyun; Li Peiliang; Chen Xiaozhi; Shen Shaojie

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218641559342 整理番号：22P0285696

姿勢擾乱による時間的点雲完成【JST・京大機械翻訳】

Temporal Point Cloud Completion with Pose Disturbance

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発行年： 2022年02月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02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)

実世界センサによって収集された点雲は常に非整列で,スパースであり,それはデータの単一フレームからオブジェクトの完全な形状を再構成するのを困難にする。本研究では,限られた翻訳と回転による姿勢擾乱によるスパース入力から完全な点クラウドを提供する。また,時間情報を用いて完了モデルを強化し,入力シーケンスで出力を精密化した。ゲート回復ユニット(GRU)と時間単位としての注意機構の助けを借りて,著者らは,非整列と疎な入力のシーケンスを受け入れるポイントクラウド完了フレームワークを提案して,一貫したと整列したポイントクラウドを出力した。このネットワークはオンライン方式で実行され,各フレームに対して洗練されたポイントクラウドを示し,任意のSLAMまたは再構成パイプラインに統合できる。知る限りでは,著者らのフレームワークは,時間的情報を利用して,限られた変換で時間的一貫性を確実にする最初のものである。形状NetとKITTIの実験を通して,著者らのフレームワークが合成と実世界データセットの両方に効果的であることを証明した。【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 , 計算機網

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