論文の概要: 3DRef: 3D Dataset and Benchmark for Reflection Detection in RGB and Lidar Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06538v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 09:29:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 19:43:58.846795
• Title: 3DRef: 3D Dataset and Benchmark for Reflection Detection in RGB and Lidar Data
• Title（参考訳）: 3dref: rgbおよびlidarデータの反射検出のための3dデータセットおよびベンチマーク
• Authors: Xiting Zhao and S\"oren Schwertfeger
• Abstract要約: 本稿では,マルチリターンライダー,RGB画像,および2D/3Dセマンティックラベルの5万以上のサンプルを含む,最初の大規模3D反射検出データセットを提案する。 提案したデータセットは, 高精度なグローバルアライメント, マルチモーダルデータ, 多様な反射物体や材料を備えた総合的なテストベッドを提供することにより, 反射検出を推し進める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reflective surfaces present a persistent challenge for reliable 3D mapping and perception in robotics and autonomous systems. However, existing reflection datasets and benchmarks remain limited to sparse 2D data. This paper introduces the first large-scale 3D reflection detection dataset containing more than 50,000 aligned samples of multi-return Lidar, RGB images, and 2D/3D semantic labels across diverse indoor environments with various reflections. Textured 3D ground truth meshes enable automatic point cloud labeling to provide precise ground truth annotations. Detailed benchmarks evaluate three Lidar point cloud segmentation methods, as well as current state-of-the-art image segmentation networks for glass and mirror detection. The proposed dataset advances reflection detection by providing a comprehensive testbed with precise global alignment, multi-modal data, and diverse reflective objects and materials. It will drive future research towards reliable reflection detection. The dataset is publicly available at http://3dref.github.io
• Abstract（参考訳）: 反射面は、ロボットと自律システムにおける信頼性の高い3dマッピングと認識のための永続的な課題である。 しかし、既存のリフレクションデータセットとベンチマークはスパース2Dデータに限られている。 本稿では, マルチリターンライダー, RGB画像, および2D/3Dセマンティックラベルの5万点以上のサンプルを含む, 様々な反射を伴う屋内環境における最初の大規模3次元反射検出データセットを提案する。 textured 3d ground truth meshsは、ポイントクラウドの自動ラベリングにより、正確な基底真理アノテーションを提供する。 詳細なベンチマークでは、3つのLidarポイントクラウドセグメンテーション手法と、ガラスとミラー検出のための現在の最先端画像セグメンテーションネットワークを評価している。 提案したデータセットは, 高精度なグローバルアライメント, マルチモーダルデータ, 多様な反射物体や材料を備えた総合的なテストベッドを提供することにより, 反射検出を推し進める。 今後、信頼性の高い反射検出に向けた研究が進められる。 データセットはhttp://3dref.github.ioで公開されている。

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