論文の概要: Real-time 3D object proposal generation and classification under limited processing resources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10670v1
• Date: Tue, 24 Mar 2020 05:36:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 09:36:16.756223
• Title: Real-time 3D object proposal generation and classification under limited processing resources
• Title（参考訳）: 限られた処理資源下でのリアルタイム3次元オブジェクト提案生成と分類
• Authors: Xuesong Li, Jose Guivant, Subhan Khan
• Abstract要約: 本稿では,3次元提案生成と分類による効率的な検出手法を提案する。 実験により, 点雲からのリアルタイム3次元物体検出手法の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6242924916178285
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of detecting 3D objects is important to various robotic applications. The existing deep learning-based detection techniques have achieved impressive performance. However, these techniques are limited to run with a graphics processing unit (GPU) in a real-time environment. To achieve real-time 3D object detection with limited computational resources for robots, we propose an efficient detection method consisting of 3D proposal generation and classification. The proposal generation is mainly based on point segmentation, while the proposal classification is performed by a lightweight convolution neural network (CNN) model. To validate our method, KITTI datasets are utilized. The experimental results demonstrate the capability of proposed real-time 3D object detection method from the point cloud with a competitive performance of object recall and classification.
• Abstract（参考訳）: 3Dオブジェクトを検出するタスクは、さまざまなロボットアプリケーションにとって重要である。 既存のディープラーニングベースの検出技術は、素晴らしいパフォーマンスを達成した。 しかし、これらの技術はリアルタイム環境でグラフィックス処理ユニット(GPU)でしか動作しない。 ロボットの計算資源を限定したリアルタイム3次元物体検出を実現するため,3次元提案生成と分類からなる効率的な検出手法を提案する。 提案生成は主にポイントセグメンテーションに基づいており、提案分類は軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルによって行われる。 提案手法を検証するために,KITTIデータセットを利用する。 実験結果は,実時間3次元物体検出手法をポイントクラウドから提案し,オブジェクトのリコールと分類の競合性を示す。

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