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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05423v4
• Date: Sun, 15 Sep 2024 14:05:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 06:00:45.252344
• 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:サーベイ
• Authors: Yong He, Hongshan Yu, Xiaoyan Liu, Zhengeng Yang, Wei Sun, Saeed Anwar, Ajmal Mian,
• Abstract要約: 3Dセグメンテーションは、自律運転とロボット工学の応用でコンピュータビジョンの根幹的で難しい問題である。 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,ディープラーニングに基づく3Dセグメンテーション技術の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）: 42.44509605101214
• 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 and robotics. 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 many 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 a recent in-depth survey that covers all 3D data modalities and application domains. This paper fills the gap and comprehensively surveys the recent progress in deep learning-based 3D segmentation techniques. We cover over 220 works from the last six years, analyze their strengths and limitations, and discuss 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、自律運転とロボット工学の応用でコンピュータビジョンの根幹的で難しい問題である。 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。 手作りの特徴と機械学習の分類器に基づく従来の3Dセグメンテーション手法は、一般化能力に欠けていた。 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。 この結果、さまざまなベンチマークデータセットで評価された文献に多くのメソッドが流入した。 RGB-Dとポイントクラウドセグメンテーションに関する調査論文は存在するが、最近の詳細な調査では、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している。 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技術の最近の進歩を包括的に調査する。 過去6年間の220以上の作品をカバーし、その強みと制限を分析し、ベンチマークデータセット上での競合結果について議論する。 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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