論文の概要: Towards Open Set 3D Learning: A Benchmark on Object Point Clouds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11554v1
- Date: Sat, 23 Jul 2022 17:00:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-26 14:37:39.048797
- Title: Towards Open Set 3D Learning: A Benchmark on Object Point Clouds
- Title（参考訳）: Open Set 3D Learningに向けて - オブジェクトポイントクラウドのベンチマーク
- Authors: Antonio Alliegro, Francesco Cappio Borlino, Tatiana Tommasi
- Abstract要約: 本論文は,オープンセット3次元学習に関する第1報である。
カテゴリのセマンティックシフトの観点から,難易度を増すような新しいテストベッドを導入する。
本稿では,最新のアプローチが3Dデータに有効であるかどうか,その理解のために,アウト・オブ・ディストリビューションとオープン・セット2D文献について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.145309633743747
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the last years, there has been significant progress in the field of 3D
learning on classification, detection and segmentation problems. The vast
majority of the existing studies focus on canonical closed-set conditions,
neglecting the intrinsic open nature of the real-world. This limits the
abilities of autonomous systems involved in safety-critical applications that
require managing novel and unknown signals. In this context exploiting 3D data
can be a valuable asset since it conveys rich information about the geometry of
sensed objects and scenes. This paper provides the first broad study on Open
Set 3D learning. We introduce a novel testbed with settings of increasing
difficulty in terms of category semantic shift and cover both in-domain
(synthetic-to-synthetic) and cross-domain (synthetic-to-real) scenarios.
Moreover, we investigate the related out-of-distribution and Open Set 2D
literature to understand if and how their most recent approaches are effective
on 3D data. Our extensive benchmark positions several algorithms in the same
coherent picture, revealing their strengths and limitations. The results of our
analysis may serve as a reliable foothold for future tailored Open Set 3D
models.
- Abstract（参考訳）: 近年, 3次元学習の分野において, 分類, 検出, セグメンテーション問題において有意な進歩がみられた。
既存の研究の大部分は、実世界の本質的なオープンな性質を無視して、正準閉集合状態に焦点を当てている。
これは、新しい未知の信号の管理を必要とする安全クリティカルなアプリケーションに関わる自律システムの能力を制限する。
この文脈では、知覚されたオブジェクトやシーンの幾何学に関する豊富な情報を伝達するため、3Dデータを活用することは貴重な資産となる。
本論文は,オープンセット3次元学習に関する第1報である。
本稿では,カテゴリのセマンティックシフトの難易度を高め,ドメイン内(合成合成合成)とドメイン内(合成合成合成)の両方をカバーできる新しいテストベッドを提案する。
さらに, 最新の手法が3Dデータに有効であるかどうか, 理解するために, アウト・オブ・ディストリビューションとオープン・セット2D文献について検討する。
当社の広範なベンチマークでは,複数のアルゴリズムをコヒーレントな図に配置し,その長所と限界を明らかにしました。
分析の結果は, 今後のオープンセット3dモデルにとって, 信頼性の高い足場となるかもしれない。
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