論文の概要: 3D Instance Segmentation Using Deep Learning on RGB-D Indoor Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14581v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 08:00:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 18:37:49.071548
• Title: 3D Instance Segmentation Using Deep Learning on RGB-D Indoor Data
• Title（参考訳）: 深層学習を用いたRGB-D屋内データを用いた3次元インスタンス分割
• Authors: Siddiqui Muhammad Yasir, Amin Muhammad Sadiq, Hyunsik Ahn,
• Abstract要約: 2次元領域をベースとした畳み込みニューラルネットワーク(Mask R-CNN)深層学習モデルにポイントベースレンダリングモジュールを適用し,深度情報と統合してオブジェクトの3Dインスタンスを認識し,セグメント化する。 3Dポイントクラウド座標を生成するために、RGB画像内の認識対象領域のセグメンテーションされた2Dピクセルを奥行き画像の(u,v)ポイントにマージする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D object recognition is a challenging task for intelligent and robot systems in industrial and home indoor environments. It is critical for such systems to recognize and segment the 3D object instances that they encounter on a frequent basis. The computer vision, graphics, and machine learning fields have all given it a lot of attention. Traditionally, 3D segmentation was done with hand-crafted features and designed approaches that did not achieve acceptable performance and could not be generalized to large-scale data. Deep learning approaches have lately become the preferred method for 3D segmentation challenges by their great success in 2D computer vision. However, the task of instance segmentation is currently less explored. In this paper, we propose a novel approach for efficient 3D instance segmentation using red green blue and depth (RGB-D) data based on deep learning. The 2D region based convolutional neural networks (Mask R-CNN) deep learning model with point based rending module is adapted to integrate with depth information to recognize and segment 3D instances of objects. In order to generate 3D point cloud coordinates (x, y, z), segmented 2D pixels (u, v) of recognized object regions in the RGB image are merged into (u, v) points of the depth image. Moreover, we conducted an experiment and analysis to compare our proposed method from various points of view and distances. The experimentation shows the proposed 3D object recognition and instance segmentation are sufficiently beneficial to support object handling in robotic and intelligent systems.
• Abstract（参考訳）: 3Dオブジェクト認識は、産業や家庭の屋内環境において、インテリジェントでロボット的なシステムにとって難しい課題である。 このようなシステムでは、頻繁に遭遇する3Dオブジェクトインスタンスを認識し、セグメント化することが重要である。 コンピュータビジョン、グラフィックス、機械学習の分野は、すべて多くの注目を集めています。 伝統的に、3Dセグメンテーションは手作りの機能と設計アプローチで行われ、許容できる性能が得られず、大規模データには一般化できなかった。 ディープラーニングのアプローチは近年,コンピュータビジョンにおける大きな成功によって,3Dセグメンテーションの課題に対して好まれる方法となっている。 しかし、インスタンスセグメンテーションのタスクは、現在あまり検討されていない。 本稿では,深層学習に基づく赤緑色と深度(RGB-D)データを用いた効率的な3次元インスタンスセグメンテーション手法を提案する。 2D領域をベースとした畳み込みニューラルネットワーク(Mask R-CNN)の深部学習モデルにポイントベースのrendingモジュールを組み、深度情報と統合してオブジェクトの3Dインスタンスを認識・セグメント化する。 3Dポイントクラウド座標(x,y,z)を生成するために、RGB画像内の認識対象領域の2D画素(u,v)を深度画像の(u,v)ポイントにマージする。 さらに,提案手法を様々な視点と距離から比較するための実験と解析を行った。 提案した3Dオブジェクト認識とインスタンスセグメンテーションは,ロボットおよびインテリジェントシステムにおけるオブジェクトハンドリングを支援するのに十分有用であることを示す。

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