論文の概要: A comprehensive overview of deep learning techniques for 3D point cloud classification and semantic segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11903v1
- Date: Mon, 20 May 2024 09:33:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 13:34:30.839844
- Title: A comprehensive overview of deep learning techniques for 3D point cloud classification and semantic segmentation
- Title（参考訳）: 3Dポイントクラウド分類とセマンティックセグメンテーションのためのディープラーニング技術の概要
- Authors: Sushmita Sarker, Prithul Sarker, Gunner Stone, Ryan Gorman, Alireza Tavakkoli, George Bebis, Javad Sattarvand,
- Abstract要約: 本稿では,ポイントクラウド処理におけるディープラーニング手法の最近の進歩を解析する。
3Dポイントクラウド処理における2つの主要なタスク、すなわち3D形状分類とセマンティックセグメンテーションの包括的なレビューとして機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20649496811699863
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Point cloud analysis has a wide range of applications in many areas such as computer vision, robotic manipulation, and autonomous driving. While deep learning has achieved remarkable success on image-based tasks, there are many unique challenges faced by deep neural networks in processing massive, unordered, irregular and noisy 3D points. To stimulate future research, this paper analyzes recent progress in deep learning methods employed for point cloud processing and presents challenges and potential directions to advance this field. It serves as a comprehensive review on two major tasks in 3D point cloud processing-- namely, 3D shape classification and semantic segmentation.
- Abstract（参考訳）: ポイントクラウド分析は、コンピュータビジョン、ロボット操作、自律運転など、多くの分野で幅広い応用がある。
ディープラーニングは画像ベースのタスクで顕著に成功したが、大規模で秩序のない、不規則でノイズの多い3Dポイントを処理する際に、ディープニューラルネットワークが直面する多くのユニークな課題がある。
今後の研究を奨励するために,ポイントクラウド処理に用いられているディープラーニング手法の最近の進歩を分析し,この分野を前進させる上での課題と潜在的方向性を示す。
3Dポイントクラウド処理における2つの主要なタスク、すなわち3D形状分類とセマンティックセグメンテーションの包括的なレビューとして機能する。
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