論文の概要: 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds using Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12519v1
- Date: Sun, 29 Jan 2023 19:23:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 16:39:48.683312
- Title: 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds using Graph Neural Networks
- Title(参考訳): グラフニューラルネットワークを用いたLiDAR点雲中の3次元物体検出
- Authors: Shreelakshmi C R, Surya S. Durbha, Gaganpreet Singh
- Abstract要約: 本研究では,3次元LiDAR点雲内の物体を学習し,識別するグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくフレームワークを提案する。
GNNは、グラフ学習の原理に基づいてパターンやオブジェクトを学習するディープラーニングのクラスである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.8369974607582582
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: LiDAR (Light Detection and Ranging) is an advanced active remote sensing
technique working on the principle of time of travel (ToT) for capturing highly
accurate 3D information of the surroundings. LiDAR has gained wide attention in
research and development with the LiDAR industry expected to reach 2.8 billion
$ by 2025. Although the LiDAR dataset is of rich density and high spatial
resolution, it is challenging to process LiDAR data due to its inherent 3D
geometry and massive volume. But such a high-resolution dataset possesses
immense potential in many applications and has great potential in 3D object
detection and recognition. In this research we propose Graph Neural Network
(GNN) based framework to learn and identify the objects in the 3D LiDAR point
clouds. GNNs are class of deep learning which learns the patterns and objects
based on the principle of graph learning which have shown success in various 3D
computer vision tasks.
- Abstract(参考訳): LiDAR(Light Detection and Ranging)は、旅行時間(ToT)の原理に基づいて、周囲の高精度な3D情報を収集する高度なリモートセンシング技術である。
LiDAR産業は2025年までに280億ドルに達すると予測されている。
LiDARデータセットは密度が豊富で空間解像度が高いが、その固有の3次元幾何学と巨大な体積のため、LiDARデータの処理は困難である。
しかし、このような高解像度データセットは多くのアプリケーションにおいて大きなポテンシャルを持ち、3Dオブジェクトの検出と認識において大きなポテンシャルを持っている。
本研究では,3次元LiDAR点雲内の物体を学習・識別するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのフレームワークを提案する。
GNNは、様々な3Dコンピュータビジョンタスクで成功したグラフ学習の原理に基づいてパターンやオブジェクトを学習するディープラーニングのクラスである。
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