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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05423v3
• Date: Wed, 26 Jul 2023 08:14:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 16:51:30.806119
• 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3次元セグメンテーション:調査
• Authors: Yong He, Hongshan Yu, Xiaoyan Liu, Zhengeng Yang, Wei Sun, Ajmal Mian
• Abstract要約: 3Dセグメンテーションは、自律運転、ロボティクス、拡張現実、医療画像解析などの応用において、コンピュータビジョンの基本的な問題である。 近年、ディープラーニング技術が3Dセグメンテーションタスクの選択ツールとなっている。 本稿では,このギャップを埋め,ディープラーニングに基づく3Dセグメンテーションにおける最近の進歩を包括的に調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.402585297221457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D 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. Conventional methods for 3D segmentation, based on hand-crafted features and machine learning classifiers, lack generalization ability. Driven by their success in 2D computer vision, deep learning techniques have recently become the tool of choice for 3D segmentation tasks. This has led to an influx of a large number of methods in the literature that have been evaluated on different benchmark datasets. Whereas survey papers on RGB-D and point cloud segmentation exist, there is a lack of an in-depth and recent survey that covers all 3D data modalities and application domains. This paper fills the gap and provides a comprehensive survey of the recent progress made in deep learning based 3D segmentation. It covers over 180 works, analyzes their strengths and limitations and discusses their competitive results on benchmark datasets. The survey provides a summary of the most commonly used pipelines and finally highlights promising research directions for the future.
• Abstract（参考訳）: 3dセグメンテーションは、自律運転、ロボティクス、拡張現実、医療画像解析などの応用を含む、コンピュータビジョンにおける基本的かつ困難な問題である。 コンピュータビジョン、グラフィックス、機械学習のコミュニティから大きな注目を集めている。 手作り特徴と機械学習分類器に基づく従来の3Dセグメンテーション手法では、一般化能力が欠如している。 2Dコンピュータビジョンの成功によって、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となっている。 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方法が文献に流入した。 RGB-Dとポイントクラウドのセグメンテーションに関する調査論文は存在するが、すべての3Dデータモダリティとアプリケーションドメインをカバーする詳細な調査や最近の調査は存在しない。 本稿では,このギャップを埋め,ディープラーニングに基づく3Dセグメンテーションにおける最近の進歩を包括的に調査する。 180以上の作品をカバーし、強みと限界を分析し、ベンチマークデータセットでの競争力について論じている。 この調査は、最も一般的に使用されているパイプラインの概要を提供し、最終的に将来有望な研究方向性を強調している。

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