Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging PointNet and PointNet++ for Lyft Point Cloud Classification Challenge

論文の概要: Leveraging PointNet and PointNet++ for Lyft Point Cloud Classification Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18665v1
Date: Mon, 29 Apr 2024 12:49:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-30 13:38:04.379780
Title: Leveraging PointNet and PointNet++ for Lyft Point Cloud Classification Challenge
Title（参考訳）: Lyft Point Cloudの分類問題にPointNetとPointNet++を活用する
Authors: Rajat K. Doshi,
Abstract要約: 本研究では,LiDAR 生成点クラウドデータの分類における PointNet と PointNet++ の適用について検討する。我々の分析によると、PointNetとPointNet++はそれぞれ79.53%と84.24%の精度を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study investigates the application of PointNet and PointNet++ in the classification of LiDAR-generated point cloud data, a critical component for achieving fully autonomous vehicles. Utilizing a modified dataset from the Lyft 3D Object Detection Challenge, we examine the models' capabilities to handle dynamic and complex environments essential for autonomous navigation. Our analysis shows that PointNet and PointNet++ achieved accuracy rates of 79.53% and 84.24%, respectively. These results underscore the models' robustness in interpreting intricate environmental data, which is pivotal for the safety and efficiency of autonomous vehicles. Moreover, the enhanced detection accuracy, particularly in distinguishing pedestrians from other objects, highlights the potential of these models to contribute substantially to the advancement of autonomous vehicle technology.
Abstract（参考訳）: 本研究では,完全自律走行車を実現する上で重要なコンポーネントであるLiDAR生成点クラウドデータの分類におけるPointNetとPointNet++の適用について検討する。 Lyft 3D Object Detection Challengeの修正データセットを利用することで、自律的なナビゲーションに必要な動的で複雑な環境を扱うモデルの能力を検証します。我々の分析によると、PointNetとPointNet++はそれぞれ79.53%と84.24%の精度を達成した。これらの結果は、自動運転車の安全性と効率性において重要な、複雑な環境データを解釈するモデルの堅牢性を強調している。さらに、特に歩行者と他の物体を区別する際の検出精度の向上は、これらのモデルが自動運転車技術の進歩に大きく貢献する可能性を強調している。

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