論文の概要: Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12033v2
• Date: Tue, 23 Jun 2020 10:54:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 23:55:53.297798
• Title: Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey
• Title（参考訳）: 3Dポイントクラウドのためのディープラーニング: サーベイ
• Authors: Yulan Guo, Hanyun Wang, Qingyong Hu, Hao Liu, Li Liu, Mohammed Bennamoun
• Abstract要約: 本稿では,ポイントクラウドにおけるディープラーニング手法の最近の進歩を概観する。 3D形状分類、3Dオブジェクトの検出と追跡、3Dポイントクラウドセグメンテーションを含む3つの主要なタスクをカバーしている。 また、いくつかの公開データセットで比較結果を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.954684611055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud learning has lately attracted increasing attention due to its wide applications in many areas, such as computer vision, autonomous driving, and robotics. As a dominating technique in AI, deep learning has been successfully used to solve various 2D vision problems. However, deep learning on point clouds is still in its infancy due to the unique challenges faced by the processing of point clouds with deep neural networks. Recently, deep learning on point clouds has become even thriving, with numerous methods being proposed to address different problems in this area. To stimulate future research, this paper presents a comprehensive review of recent progress in deep learning methods for point clouds. It covers three major tasks, including 3D shape classification, 3D object detection and tracking, and 3D point cloud segmentation. It also presents comparative results on several publicly available datasets, together with insightful observations and inspiring future research directions.
• Abstract（参考訳）: ポイント・クラウド・ラーニングはコンピュータビジョン、自律運転、ロボット工学など多くの分野で広く応用されているため、近年注目を集めている。 AIの優位技術として、ディープラーニングは様々な2次元視覚問題を解決するためにうまく使われてきた。 しかし、深いニューラルネットワークによるポイントクラウドの処理が直面するユニークな課題のために、ポイントクラウドでのディープラーニングはまだ初期段階にある。 近年,ポイントクラウドのディープラーニングがさらに盛んになり,この分野のさまざまな問題に対処するための手法が数多く提案されている。 本稿では,今後の研究を奨励するために,ポイントクラウドのためのディープラーニング手法の最近の進歩を概観する。 3D形状分類、3Dオブジェクトの検出と追跡、3Dポイントクラウドセグメンテーションを含む3つの主要なタスクをカバーする。 また、いくつかの公開データセットで比較結果を示し、洞察に富んだ観察と将来の研究の方向性を示唆する。

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