論文の概要: Survey and Systematization of 3D Object Detection Models and Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09354v2
• Date: Fri, 5 May 2023 09:19:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 17:59:17.014548
• Title: Survey and Systematization of 3D Object Detection Models and Methods
• Title（参考訳）: 3次元物体検出モデルと方法の調査と体系化
• Authors: Moritz Drobnitzky, Jonas Friederich, Bernhard Egger, Patrick Zschech
• Abstract要約: 2012-2021年の3次元物体検出における最近の進展を包括的に調査する。 基本概念を導入し、過去10年間に現れた幅広い異なるアプローチに焦点を当てます。 本稿では,これらの手法を今後の開発・評価・アプリケーション活動の指針として,実践的な枠組みで比較するシステム化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.472931603805115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Strong demand for autonomous vehicles and the wide availability of 3D sensors are continuously fueling the proposal of novel methods for 3D object detection. In this paper, we provide a comprehensive survey of recent developments from 2012-2021 in 3D object detection covering the full pipeline from input data, over data representation and feature extraction to the actual detection modules. We introduce fundamental concepts, focus on a broad range of different approaches that have emerged over the past decade, and propose a systematization that provides a practical framework for comparing these approaches with the goal of guiding future development, evaluation and application activities. Specifically, our survey and systematization of 3D object detection models and methods can help researchers and practitioners to get a quick overview of the field by decomposing 3DOD solutions into more manageable pieces.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車の強い需要と3Dセンサーの普及により、3Dオブジェクト検出の新しい手法が提案され続けている。 本稿では,2012-2021年における入力データ,データ表現,特徴抽出から実際の検出モジュールまでの全パイプラインをカバーする3次元物体検出の最近の展開を包括的に調査する。 我々は、基本的な概念を導入し、過去10年間に現れた様々なアプローチに焦点を合わせ、これらのアプローチと将来の開発、評価、アプリケーション活動の指針とを比較するための実践的なフレームワークを提供する体系化を提案する。 具体的には、3Dオブジェクト検出モデルと手法の探索と体系化により、研究者や実践者が3DODソリューションをより管理しやすいものに分解することで、現場の概要を素早く把握することができる。

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