論文の概要: Deep Learning based 3D Segmentation: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05423v1
• Date: Tue, 9 Mar 2021 13:58:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-10 14:56:46.476082
• Title: Deep Learning based 3D Segmentation: A Survey
• Title（参考訳）: ディープラーニングに基づく3Dセグメンテーション:調査
• Authors: Yong He, Hongshan Yu, Xiaoyan Liu, Zhengeng Yang, Wei Sun, Yaonan Wang, Qiang Fu, Yanmei Zou and Ajmal Main
• Abstract要約: 3Dオブジェクトセグメンテーションは、自動運転、ロボティクス、拡張現実、医療画像分析など、コンピュータビジョンにおける基本的な問題です。 ディープラーニング技術は、最近3Dセグメンテーションタスクの選択ツールにもなっている。 本論文では,150以上の論文を対象とする深層学習に基づく3Dセグメンテーションの最近の進展を総合的に調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.13191397297909
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D object segmentation is a fundamental and challenging problem in computer vision with applications in autonomous driving, robotics, augmented reality and medical image analysis. It has received significant attention from the computer vision, graphics and machine learning communities. Traditionally, 3D segmentation was performed with hand-crafted features and engineered methods which failed to achieve acceptable accuracy and could not generalize to large-scale data. Driven by their great success in 2D computer vision, deep learning techniques have recently become the tool of choice for 3D segmentation tasks as well. This has led to an influx of a large number of methods in the literature that have been evaluated on different benchmark datasets. This paper provides a comprehensive survey of recent progress in deep learning based 3D segmentation covering over 150 papers. It summarizes the most commonly used pipelines, discusses their highlights and shortcomings, and analyzes the competitive results of these segmentation methods. Based on the analysis, it also provides promising research directions for the future.
• Abstract（参考訳）: 3Dオブジェクトセグメンテーションは、自動運転、ロボティクス、拡張現実、医療画像分析など、コンピュータビジョンの根本的かつ困難な問題です。 コンピュータビジョン、グラフィックス、機械学習コミュニティから大きな注目を集めています。 伝統的に、3dセグメンテーションは手作りの特徴と工学的手法で行われ、許容できる精度を達成できず、大規模データには一般化できなかった。 2Dコンピュータビジョンにおける大きな成功によって、ディープラーニング技術は、最近3Dセグメンテーションタスクの選択ツールにもなっている。 これにより、さまざまなベンチマークデータセットで評価された多くのメソッドが文献に流入しました。 本論文では,150以上の論文を対象とする深層学習に基づく3Dセグメンテーションの最近の進展を総合的に調査する。 最も一般的に使用されるパイプラインを要約し、ハイライトと欠点を説明し、これらのセグメンテーションメソッドの競合結果を分析する。 分析に基づいて、将来への有望な研究の方向性も提供する。

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