論文の概要: PC-RGNN: Point Cloud Completion and Graph Neural Network for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10412v3
• Date: Tue, 22 Dec 2020 03:12:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 18:09:57.652992
• Title: PC-RGNN: Point Cloud Completion and Graph Neural Network for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: PC-RGNN:3次元物体検出のためのポイントクラウド補完とグラフニューラルネットワーク
• Authors: Yanan Zhang, Di Huang, Yunhong Wang
• Abstract要約: LiDARベースの3Dオブジェクト検出は、自動運転にとって重要なタスクです。 現在のアプローチでは、遠方および閉ざされた物体の偏りと部分的な点雲に苦しむ。 本稿では,この課題を2つの解決法で解決する新しい二段階アプローチ,pc-rgnnを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.49788100647103
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LiDAR-based 3D object detection is an important task for autonomous driving and current approaches suffer from sparse and partial point clouds of distant and occluded objects. In this paper, we propose a novel two-stage approach, namely PC-RGNN, dealing with such challenges by two specific solutions. On the one hand, we introduce a point cloud completion module to recover high-quality proposals of dense points and entire views with original structures preserved. On the other hand, a graph neural network module is designed, which comprehensively captures relations among points through a local-global attention mechanism as well as multi-scale graph based context aggregation, substantially strengthening encoded features. Extensive experiments on the KITTI benchmark show that the proposed approach outperforms the previous state-of-the-art baselines by remarkable margins, highlighting its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: LiDARベースの3Dオブジェクト検出は、自律走行にとって重要なタスクであり、現在のアプローチは、遠方および隠蔽された物体のスパースと部分点雲に悩まされている。 本稿では,この課題を2つの解決法で解決する新しい二段階アプローチ,pc-rgnnを提案する。 一方,高密度点の高品質な提案と,原構造を保存した全体像を復元する点雲補完モジュールを導入する。 一方、グラフニューラルネットワークモジュールは、局所的グローバルアテンション機構と多スケールのグラフベースのコンテキストアグリゲーションを通じてポイント間の関係を包括的に捉え、エンコードされた特徴を大幅に強化する。 KITTIベンチマークの大規模な実験は、提案手法が従来の最先端のベースラインを顕著なマージンで上回り、その有効性を強調していることを示している。

関連論文リスト

• PointAttN: You Only Need Attention for Point Cloud Completion [89.88766317412052]
  ポイント・クラウド・コンプリート(Point cloud completion)とは、部分的な3次元ポイント・クラウドから3次元の形状を完成させることである。 そこで我々は,kNNを除去するために,ポイントクラウドをポイント単位に処理する新しいニューラルネットワークを提案する。 提案するフレームワークであるPointAttNはシンプルで簡潔で効果的であり、3次元形状の構造情報を正確に捉えることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-16T09:20:01Z)
• SASA: Semantics-Augmented Set Abstraction for Point-based 3D Object Detection [78.90102636266276]
  SASA(Semantics-Augmented Set Abstraction)と呼ばれる新しい集合抽象化手法を提案する。 そこで本研究では, 推定点前景スコアに基づいて, より重要な前景点の維持を支援するセマンティックス誘導点サンプリングアルゴリズムを提案する。 実際には、SASAは、前景オブジェクトに関連する貴重な点を識別し、ポイントベースの3D検出のための特徴学習を改善するのに有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-06T08:54:47Z)
• EPNet++: Cascade Bi-directional Fusion for Multi-Modal 3D Object Detection [56.03081616213012]
  本稿では,新しいCasscade Bi-directional Fusion(CB-Fusion)モジュールを導入することで,マルチモーダル3Dオブジェクト検出のためのEPNet++を提案する。 提案したCB-Fusionモジュールは、カスケード双方向相互作用融合方式で画像特徴と点特徴の豊富な意味情報を高める。 KITTI、JRDB、SUN-RGBDデータセットの実験結果は、最先端の手法よりもEPNet++の方が優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-21T10:48:34Z)
• Background-Aware 3D Point Cloud Segmentationwith Dynamic Point Feature Aggregation [12.093182949686781]
  DPFA-Net(Dynamic Point Feature Aggregation Network)と呼ばれる新しい3Dポイント・クラウド・ラーニング・ネットワークを提案する。 DPFA-Netにはセマンティックセグメンテーションと3Dポイントクラウドの分類のための2つのバリエーションがある。 S3DISデータセットのセマンティックセグメンテーションのための、最先端の全体的な精度スコアを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-14T05:46:05Z)
• PR-GCN: A Deep Graph Convolutional Network with Point Refinement for 6D Pose Estimation [24.06845422193827]
  RGB-Dベースの6Dポーズ推定は、最近顕著な進歩を遂げたが、それでも2つの大きな制限に悩まされている。 本稿では,ポイントリファインメント付きグラフ畳み込みネットワーク(PR-GCN)という新しい深層学習手法を提案する。 まず3Dポイント・クラウドを磨き、ノイズを除去した部品を回収するためにポイント・リファインメント・ネットワーク(PRN)を導入した。 その後、Multi-Modal Fusion Graph Convolutional Network (MMF-GCN) が提示され、RGB-Dの組み合わせが強化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-23T03:53:34Z)
• 3D Spatial Recognition without Spatially Labeled 3D [127.6254240158249]
  Weakly-supervised framework for Point cloud Recognitionを紹介する。 We show that WyPR can detected and segment objects in point cloud data without access any space labels at training time。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-13T17:58:07Z)
• FatNet: A Feature-attentive Network for 3D Point Cloud Processing [1.502579291513768]
  本稿では,グローバルポイントベースの機能とエッジベースの機能を組み合わせた,新たな機能指向ニューラルネットワーク層であるfat layerを提案する。 当社のアーキテクチャは,ModelNet40データセットで示すように,ポイントクラウド分類のタスクにおける最先端の成果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T23:13:56Z)
• Semantic Segmentation for Real Point Cloud Scenes via Bilateral Augmentation and Adaptive Fusion [38.05362492645094]
  現実世界の複雑な環境を直感的に捉えることができますが、3Dデータの生の性質のため、機械認識にとって非常に困難です。 我々は、現実に収集された大規模クラウドデータに対して、重要な視覚的タスク、セマンティックセグメンテーションに集中する。 3つのベンチマークで最先端のネットワークと比較することにより,ネットワークの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-12T04:13:20Z)
• Probabilistic Graph Attention Network with Conditional Kernels for Pixel-Wise Prediction [158.88345945211185]
  本稿では,画素レベルの予測を基本的側面,すなわち,技術の現状を推し進める新たなアプローチを提案する。 構造化されたマルチスケール機能学習と融合。 本論文では,マルチスケール表現を原理的に学習・融合するための新しいアテンテンションゲート条件ランダムフィールド(AG-CRFs)モデルに基づく確率的グラフアテンションネットワーク構造を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T04:14:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。