論文の概要: 3D Adaptive Structural Convolution Network for Domain-Invariant Point Cloud Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04833v3
• Date: Tue, 27 Aug 2024 13:45:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 18:59:20.270107
• Title: 3D Adaptive Structural Convolution Network for Domain-Invariant Point Cloud Recognition
• Title（参考訳）: 領域不変点クラウド認識のための3次元適応型構造畳み込みネットワーク
• Authors: Younggun Kim, Beomsik Cho, Seonghoon Ryoo, Soomok Lee,
• Abstract要約: 3D Adaptive Structure Convolution Network (3D-ASCN)は、3Dポイントクラウド認識のための最先端フレームワークである。 3次元畳み込みカーネル、構造木構造、および効果的な幾何学的特徴抽出のための適応近傍サンプリングを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3748750222488657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Adapting deep learning networks for point cloud data recognition in self-driving vehicles faces challenges due to the variability in datasets and sensor technologies, emphasizing the need for adaptive techniques to maintain accuracy across different conditions. In this paper, we introduce the 3D Adaptive Structural Convolution Network (3D-ASCN), a cutting-edge framework for 3D point cloud recognition. It combines 3D convolution kernels, a structural tree structure, and adaptive neighborhood sampling for effective geometric feature extraction. This method obtains domain-invariant features and demonstrates robust, adaptable performance on a variety of point cloud datasets, ensuring compatibility across diverse sensor configurations without the need for parameter adjustments. This highlights its potential to significantly enhance the reliability and efficiency of self-driving vehicle technology.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車のポイントクラウドデータ認識にディープラーニングネットワークを適用することは、データセットやセンサー技術の変化による課題に直面し、さまざまな条件で正確性を維持するための適応技術の必要性を強調している。 本稿では,3Dポイントクラウド認識のための最先端フレームワークである3D Adaptive Structure Convolution Network (3D-ASCN)を紹介する。 3次元畳み込みカーネル、構造木構造、および効果的な幾何学的特徴抽出のための適応近傍サンプリングを組み合わせる。 本手法はドメイン不変性を取得し,様々なポイントクラウドデータセット上で堅牢で適応可能な性能を示し,パラメータ調整を必要とせず,多様なセンサ構成間の互換性を確保する。 このことは、自動運転車技術の信頼性と効率を大幅に向上させる可能性を強調している。

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