Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey of Robust 3D Object Detection Methods in Point Clouds

論文の概要: A Survey of Robust 3D Object Detection Methods in Point Clouds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00106v1
Date: Thu, 31 Mar 2022 21:41:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-05 02:26:24.256800
Title: A Survey of Robust 3D Object Detection Methods in Point Clouds
Title（参考訳）: 点雲におけるロバスト3次元物体検出法の検討
Authors: Walter Zimmer, Emec Ercelik, Xingcheng Zhou, Xavier Jair Diaz Ortiz and Alois Knoll
Abstract要約: 本稿では,新しいデータ拡張手法,サンプリング戦略,アクティベーション機能,アテンション機構,正規化手法について述べる。 KITTI, nuScenes, およびデータセットを用いた新しい3Dオブジェクト検出器の評価を行った。 LiDARポイントクラウドにおける3Dオブジェクト検出の現在の課題について言及し、いくつかのオープンな問題をリストアップする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1655448059430222
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The purpose of this work is to review the state-of-the-art LiDAR-based 3D object detection methods, datasets, and challenges. We describe novel data augmentation methods, sampling strategies, activation functions, attention mechanisms, and regularization methods. Furthermore, we list recently introduced normalization methods, learning rate schedules and loss functions. Moreover, we also cover advantages and limitations of 10 novel autonomous driving datasets. We evaluate novel 3D object detectors on the KITTI, nuScenes, and Waymo dataset and show their accuracy, speed, and robustness. Finally, we mention the current challenges in 3D object detection in LiDAR point clouds and list some open issues.
Abstract（参考訳）: この研究の目的は、最先端のLiDARベースの3Dオブジェクト検出方法、データセット、課題をレビューすることである。本稿では,新しいデータ拡張手法,サンプリング戦略,アクティベーション機能,アテンション機構,正規化手法について述べる。さらに,最近導入された正規化手法,学習率スケジュール,損失関数を列挙する。さらに、新しい自動運転データセット10の利点と制限についても取り上げる。我々は,kitti,nuscene,waymoデータセット上の新しい3次元物体検出器を評価し,その精度,速度,ロバスト性を示す。最後に、LiDARポイントクラウドにおける3Dオブジェクト検出の現在の課題について述べ、いくつかのオープンな問題をリストアップする。

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