論文の概要: Review: deep learning on 3D point clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06280v1
• Date: Fri, 17 Jan 2020 12:55:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 12:36:53.901091
• Title: Review: deep learning on 3D point clouds
• Title（参考訳）: レビュー:3Dポイントクラウドのディープラーニング
• Authors: Saifullahi Aminu Bello, Shangshu Yu, Cheng Wang
• Abstract要約: ポイントクラウドは3D表現のための最も重要なデータフォーマットの1つである。 ディープラーニングは現在、コンピュータビジョンにおけるデータ処理の最も強力なツールです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.73176900969663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud is point sets defined in 3D metric space. Point cloud has become one of the most significant data format for 3D representation. Its gaining increased popularity as a result of increased availability of acquisition devices, such as LiDAR, as well as increased application in areas such as robotics, autonomous driving, augmented and virtual reality. Deep learning is now the most powerful tool for data processing in computer vision, becoming the most preferred technique for tasks such as classification, segmentation, and detection. While deep learning techniques are mainly applied to data with a structured grid, point cloud, on the other hand, is unstructured. The unstructuredness of point clouds makes use of deep learning for its processing directly very challenging. Earlier approaches overcome this challenge by preprocessing the point cloud into a structured grid format at the cost of increased computational cost or lost of depth information. Recently, however, many state-of-the-arts deep learning techniques that directly operate on point cloud are being developed. This paper contains a survey of the recent state-of-the-art deep learning techniques that mainly focused on point cloud data. We first briefly discussed the major challenges faced when using deep learning directly on point cloud, we also briefly discussed earlier approaches which overcome the challenges by preprocessing the point cloud into a structured grid. We then give the review of the various state-of-the-art deep learning approaches that directly process point cloud in its unstructured form. We introduced the popular 3D point cloud benchmark datasets. And we also further discussed the application of deep learning in popular 3D vision tasks including classification, segmentation and detection.
• Abstract（参考訳）: 点雲は、3次元計量空間で定義される点集合である。 ポイントクラウドは3D表現のための最も重要なデータフォーマットの1つになった。 LiDARのような買収デバイスの普及と、ロボティクス、自律運転、拡張現実、バーチャルリアリティーなどの分野への応用の増加により、その人気が高まった。 ディープラーニングは現在、コンピュータビジョンにおけるデータ処理の最も強力なツールであり、分類、セグメンテーション、検出などのタスクで最も好まれるテクニックとなっている。 ディープラーニングのテクニックは、主に構造化グリッドを持つデータに適用されるが、一方、ポイントクラウドは、構造化されていない。 ポイントクラウドの非構造化性は、その処理を直接的に困難にするためにディープラーニングを利用する。 以前のアプローチでは、計算コストの増大や深度情報の喪失により、ポイントクラウドを構造化グリッド形式に前処理することで、この課題を克服していた。 しかし近年,ポイントクラウド上で直接動作する最先端のディープラーニング技術が開発されている。 本稿では,ポイントクラウドデータを中心に,最先端のディープラーニング技術について概説する。 まず、ポイントクラウドでディープラーニングを直接使用する際に直面する大きな課題について簡単に論じ、さらにポイントクラウドを構造化グリッドに前処理することで課題を克服するアプローチについても簡単に論じた。 次に,非構造化形式でポイントクラウドを直接処理する,最先端のディープラーニングアプローチのレビューを行う。 人気の3Dポイントクラウドベンチマークデータセットを導入しました。 また,分類,セグメンテーション,検出などの3次元視覚タスクにおけるディープラーニングの適用についても検討した。

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