論文の概要: 3D objects and scenes classification, recognition, segmentation, and
reconstruction using 3D point cloud data: A review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05978v1
- Date: Fri, 9 Jun 2023 15:45:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-12 12:40:32.122456
- Title: 3D objects and scenes classification, recognition, segmentation, and
reconstruction using 3D point cloud data: A review
- Title（参考訳）: 3dポイントクラウドデータを用いた3dオブジェクトとシーンの分類,認識,セグメンテーション,再構成
- Authors: Omar Elharrouss, Kawther Hassine, Ayman Zayyan, Zakariyae Chatri, Noor
almaadeed, Somaya Al-Maadeed and Khalid Abualsaud
- Abstract要約: 3次元(3D)点雲解析は、現実的な画像やマシンビジョンにおいて魅力的な対象の1つとなっている。
最近、ディープラーニングモデルのような様々な技術を用いて、新しい戦略の開発に多大な努力が注がれている。
オブジェクトやシーンの検出,認識,セグメンテーション,再構築など,3Dポイントで行うさまざまなタスクについて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.85206759397617
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Three-dimensional (3D) point cloud analysis has become one of the attractive
subjects in realistic imaging and machine visions due to its simplicity,
flexibility and powerful capacity of visualization. Actually, the
representation of scenes and buildings using 3D shapes and formats leveraged
many applications among which automatic driving, scenes and objects
reconstruction, etc. Nevertheless, working with this emerging type of data has
been a challenging task for objects representation, scenes recognition,
segmentation, and reconstruction. In this regard, a significant effort has
recently been devoted to developing novel strategies, using different
techniques such as deep learning models. To that end, we present in this paper
a comprehensive review of existing tasks on 3D point cloud: a well-defined
taxonomy of existing techniques is performed based on the nature of the adopted
algorithms, application scenarios, and main objectives. Various tasks performed
on 3D point could data are investigated, including objects and scenes
detection, recognition, segmentation and reconstruction. In addition, we
introduce a list of used datasets, we discuss respective evaluation metrics and
we compare the performance of existing solutions to better inform the
state-of-the-art and identify their limitations and strengths. Lastly, we
elaborate on current challenges facing the subject of technology and future
trends attracting considerable interest, which could be a starting point for
upcoming research studies
- Abstract（参考訳）: 3次元(3D)ポイントクラウド分析は、その単純さ、柔軟性、可視化能力によって、現実的な画像やマシンビジョンにおいて魅力的な対象の1つになっている。
実際、3次元形状と形式を用いたシーンや建物の表現は、自動走行、シーン、オブジェクトの再構築など、多くの応用を生かした。
それにもかかわらず、この新たなタイプのデータを扱うことは、オブジェクト表現、シーン認識、セグメンテーション、再構築にとって難しいタスクである。
この点において、近年、深層学習モデルのような異なる手法を用いて、新しい戦略の開発に多大な努力が注がれている。
そこで本論文では,3Dポイントクラウド上の既存のタスクを包括的にレビューし,採用アルゴリズムの性質,アプリケーションシナリオ,主な目的に基づいて,既存のテクニックの明確に定義された分類を行う。
オブジェクトやシーンの検出,認識,セグメンテーション,再構築など,3Dポイントで行うさまざまなタスクについて検討した。
さらに,使用済みデータセットの一覧を導入し,各評価指標について検討し,既存のソリューションの性能を比較して,最先端の情報を提供し,その限界と強みを識別する。
最後に、今後の研究研究の出発点となる技術と今後のトレンドが注目されている現在の課題について詳しく述べる。
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