論文の概要: Advancements in Point Cloud Data Augmentation for Deep Learning: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12113v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 13:06:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 14:04:58.905431
• Title: Advancements in Point Cloud Data Augmentation for Deep Learning: A Survey
• Title（参考訳）: ディープラーニングのためのポイントクラウドデータ拡張の進歩: 調査
• Authors: Qinfeng Zhu, Lei Fan, Ningxin Weng
• Abstract要約: ポイントクラウドは、自律運転、マッピング、ナビゲーション、シーン再構築、医療画像など、幅広い分野で応用されている。 ディープラーニング (DL) は, 検出, セグメンテーション, 分類などのタスクにおいて, 主流かつ効果的な手法の1つとなっている。 DLモデルのトレーニング中の過度な適合を低減し、モデル性能を改善するためには、拡張が不可欠であることが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7930949972761197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud has a wide range of applications in areas such as autonomous driving, mapping, navigation, scene reconstruction, and medical imaging. Due to its great potentials in these applications, point cloud processing has gained great attention in the field of computer vision. Among various point cloud processing techniques, deep learning (DL) has become one of the mainstream and effective methods for tasks such as detection, segmentation and classification. To reduce overfitting during training DL models and improve model performance especially when the amount and/or diversity of training data are limited, augmentation is often crucial. Although various point cloud data augmentation methods have been widely used in different point cloud processing tasks, there are currently no published systematic surveys or reviews of these methods. Therefore, this article surveys and discusses these methods and categorizes them into a taxonomy framework. Through the comprehensive evaluation and comparison of the augmentation methods, this article identifies their potentials and limitations and suggests possible future research directions. This work helps researchers gain a holistic understanding of the current status of point cloud data augmentation and promotes its wider application and development.
• Abstract（参考訳）: point cloudは、自動運転、マッピング、ナビゲーション、シーン再構築、医療画像など、幅広い分野のアプリケーションを持っている。 これらのアプリケーションにおける大きな可能性のため、ポイントクラウド処理はコンピュータビジョンの分野で大きな注目を集めている。 さまざまなポイントクラウド処理技術の中で、ディープラーニング(dl)は、検出、セグメンテーション、分類といったタスクの主流かつ効果的な方法の1つになっている。 特にトレーニングデータの量や多様性が限られている場合には、トレーニングdlモデルのオーバーフィットを低減し、モデル性能を向上させることが重要である。 さまざまなポイントクラウドデータ拡張手法がさまざまなポイントクラウド処理タスクで広く使用されているが、現在、これらの手法の体系的な調査やレビューは公開されていない。 そこで本稿では,これらの手法を調査し,分類の枠組みに分類する。 本稿では,拡張手法の総合評価と比較を通じて,その可能性と限界を明らかにし,今後の研究方向性を示唆する。 この研究は、研究者がポイントクラウドデータの強化の現状を総合的に理解し、より広いアプリケーションと開発を促進するのに役立つ。

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