論文の概要: Evaluation of Multimodal Semantic Segmentation using RGB-D Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16758v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 01:43:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 14:47:24.184793
• Title: Evaluation of Multimodal Semantic Segmentation using RGB-D Data
• Title（参考訳）: rgb-dデータを用いたマルチモーダル意味セグメンテーションの評価
• Authors: Jiesi Hu, Ganning Zhao, Suya You, C. C. Jay Kuo
• Abstract要約: AI駆動型マルチモーダルシーン認識など、さまざまな関連技術やソリューションを探求し、評価しています。 多様な都市景観と地形シーンからなる4つの大きなデータセットを用いている。 また,未知のオブジェクトの検出と認識を改善するために,マルチデータセット学習の新たな戦略を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.877734292570967
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Our goal is to develop stable, accurate, and robust semantic scene understanding methods for wide-area scene perception and understanding, especially in challenging outdoor environments. To achieve this, we are exploring and evaluating a range of related technology and solutions, including AI-driven multimodal scene perception, fusion, processing, and understanding. This work reports our efforts on the evaluation of a state-of-the-art approach for semantic segmentation with multiple RGB and depth sensing data. We employ four large datasets composed of diverse urban and terrain scenes and design various experimental methods and metrics. In addition, we also develop new strategies of multi-datasets learning to improve the detection and recognition of unseen objects. Extensive experiments, implementations, and results are reported in the paper.
• Abstract（参考訳）: 我々の目標は、特に挑戦的な屋外環境において、広範囲のシーン認識と理解のための安定的で正確で堅牢なシーン理解手法を開発することである。 これを実現するため、私たちは、ai駆動のマルチモーダルシーン知覚、融合、処理、理解を含む、関連する技術とソリューションを探求し、評価しています。 本稿では,複数のRGBデータと深度センシングデータを用いたセマンティックセグメンテーションのための最先端手法の評価について報告する。 都市と地形の多様なシーンからなる4つの大規模なデータセットを使用し、様々な実験手法とメトリクスを設計する。 さらに,未知のオブジェクトの検出と認識を改善するために,マルチデータセット学習の新たな戦略を開発する。 広範な実験、実装、結果が論文で報告されている。

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