論文の概要: Torch-Points3D: A Modular Multi-Task Frameworkfor Reproducible Deep Learning on 3D Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04642v1
• Date: Fri, 9 Oct 2020 15:34:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 04:04:47.595518
• Title: Torch-Points3D: A Modular Multi-Task Frameworkfor Reproducible Deep Learning on 3D Point Clouds
• Title（参考訳）: torch-points3d: 3dポイントクラウド上で再現可能なディープラーニングのためのモジュール型マルチタスクフレームワーク
• Authors: Thomas Chaton, Nicolas Chaulet, Sofiane Horache, Loic Landrieu
• Abstract要約: Torch-Points3Dは、ディープネットワークの3Dデータの利用を容易にするために設計されたオープンソースのフレームワークである。 私たちのゴールは、より高いレベルの透明性と3Dディープラーニング研究の標準化です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.549831511476249
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Torch-Points3D, an open-source framework designed to facilitate the use of deep networks on3D data. Its modular design, efficient implementation, and user-friendly interfaces make it a relevant tool for research and productization alike. Beyond multiple quality-of-life features, our goal is to standardize a higher level of transparency and reproducibility in 3D deep learning research, and to lower its barrier to entry. In this paper, we present the design principles of Torch-Points3D, as well as extensive benchmarks of multiple state-of-the-art algorithms and inference schemes across several datasets and tasks. The modularity of Torch-Points3D allows us to design fair and rigorous experimental protocols in which all methods are evaluated in the same conditions. The Torch-Points3D repository :https://github.com/nicolas-chaulet/torch-points3d
• Abstract（参考訳）: 我々は,深層ネットワークを利用した3dデータの利用を容易にするオープンソースフレームワークであるtorch-points3dを紹介する。 そのモジュラーデザイン、効率的な実装、ユーザーフレンドリーなインターフェースは、研究と製品化のための関連するツールになります。 われわれの目標は、複数のQOLを超えて、3Dディープラーニング研究における透明性と再現性の向上を標準化し、参入障壁を低くすることである。 本稿では、torch-points3dの設計原則と、複数の最先端アルゴリズムと複数のデータセットとタスクにわたる推論スキームの広範なベンチマークについて述べる。 Torch-Points3Dのモジュラリティにより、全てのメソッドが同じ条件で評価される公平で厳密な実験プロトコルを設計できる。 Torch-Points3Dリポジトリ :https://github.com/nicolas-chaulet/torch-points3d

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