Fugu-MT 論文翻訳(概要): Attention Models for Point Clouds in Deep Learning: A Survey

論文の概要: Attention Models for Point Clouds in Deep Learning: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10788v1
Date: Mon, 22 Feb 2021 05:50:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-23 15:21:35.396318
Title: Attention Models for Point Clouds in Deep Learning: A Survey
Title（参考訳）: 深層学習におけるポイントクラウドに対する注意モデル--調査
Authors: Xu Wang, Yi Jin, Yigang Cen, Tao Wang and Yidong Li
Abstract要約: 本稿では,注意モデルを用いた点雲の特徴表現について概観する。この調査では、3D客観的検出、3Dセマンティックセグメンテーション、3Dポーズ推定、3Dクラウドの完了など75以上の重要なコントリビューションが要約されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.724973630895796
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently, the advancement of 3D point clouds in deep learning has attracted intensive research in different application domains such as computer vision and robotic tasks. However, creating feature representation of robust, discriminative from unordered and irregular point clouds is challenging. In this paper, our ultimate goal is to provide a comprehensive overview of the point clouds feature representation which uses attention models. More than 75+ key contributions in the recent three years are summarized in this survey, including the 3D objective detection, 3D semantic segmentation, 3D pose estimation, point clouds completion etc. We provide a detailed characterization (1) the role of attention mechanisms, (2) the usability of attention models into different tasks, (3) the development trend of key technology.
Abstract（参考訳）: 近年、ディープラーニングにおける3dポイントクラウドの進歩は、コンピュータビジョンやロボットタスクなど、さまざまなアプリケーション領域で集中的に研究されている。しかし、不規則で不規則な点雲からロバストで識別可能な特徴表現を作成するのは困難である。本論文では,注目モデルを用いた点群特徴表現を総合的に概観することを目的とする。この3年間で75以上の重要な貢献が,3dの客観的検出,3dセマンティックセグメンテーション,3dポーズ推定,ポイントクラウドの完成など,この調査でまとめられている。注意メカニズムの役割,(2)注意モデルの異なるタスクへの使用性,(3)鍵技術の発展動向について詳細な特徴付けを行う。

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