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J-GLOBAL ID：202202289803750664   整理番号：22A0984633

ポイントクラウドにおける3D歯インスタンスセグメンテーション学習オブジェクト性と親和性【JST・京大機械翻訳】

3D Tooth Instance Segmentation Learning Objectness and Affinity in Point Cloud

著者 (8件)： Tian Yan (School of Computer Science and Information Engineering, Zhejiang Gongshang University, Hangzhou, China) ,  Zhang Yujie (School of Computer Science and Information Engineering, Zhejiang Gongshang University, Hangzhou, China) ,  Chen Wei-Gang (School of Computer Science and Information Engineering, Zhejiang Gongshang University, Hangzhou, China) ,  Liu Dongsheng (School of Computer Science and Information Engineering, Zhejiang Gongshang University, Hangzhou, China) ,  Wang Huiyan (School of Computer Science and Information Engineering, Zhejiang Gongshang University, Hangzhou, China) ,  Xu Huayi (Shining3D Tech Co., Ltd., Hangzhou, China) ,  Han Jianfeng (Zhejiang Xinwangzhen Tech Inc., Hangzhou, China) ,  Ge Yiwen (School of Computer Science, University of Birmingham, Birmingham, UK)
資料名： ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications  (ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications)
巻： 18  号： 4  ページ： 1-16  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5702A  ISSN： 1551-6857  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： デジタル歯科は,過去10年間,より多くの注目を集めている。しかしながら,現在の深層学習ベースの方法は,まだ困難な課題に直面している。提案手法は,局所キューの欠如による位置決め結果に敏感であり,一方,提案フリー法は,低レベル特性,特に緊密に配列した歯の状況で測定される親和性のため,貧弱なクラスタリング出力を持つ。本論文では,3D提案生成を改善し,中心距離を計算することにより局所点の重要性を測定する局所情報を用いて,点雲ベース歯インスタンスセグメンテーションのための注意機構における客観性と点状知識を結合する新しい提案ベース手法を提案した。Shining3D歯インスタンスセグメンテーションデータセットを構築することにより,本手法の性能を評価する。実験結果は,著者らのアプローチが,他の利用可能なアプローチと比較して,競合結果を与えることを証明した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  特性 ,  位置決め ,  クラスタ化 ,  歯科学 ,  ディジタル方式 ,  *親和性 ,  コンピュータビジョン ,  *三次元 ,  機械学習
準シソーラス用語： 客観性 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： コンピュータビジョン ,  深層学習 ,  オブジェクト性 ,  インスタンスセグメンテーション

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： ポイント ,  クラウド ,  3D ,  歯 ,  インスタンス ,  セグメンテーション ,  学習オブジェクト ,  親和性