論文の概要: Optimized CNNs for Rapid 3D Point Cloud Object Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02855v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 21:42:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:09:25.111943
• Title: Optimized CNNs for Rapid 3D Point Cloud Object Recognition
• Title（参考訳）: 高速3Dポイントクラウド物体認識のための最適化CNN
• Authors: Tianyi Lyu, Dian Gu, Peiyuan Chen, Yaoting Jiang, Zhenhong Zhang, Huadong Pang, Li Zhou, Yiping Dong,
• Abstract要約: 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて3次元点雲内の物体を効率的に検出する手法を提案する。 提案手法では特徴中心の投票機構を採用して,入力データで観測される典型的な疎度を生かした畳み込み層を構築する。 Vote3Deepモデルは、わずか3層で、レーザーのみのアプローチとレーザービジョンを組み合わせた手法の両方において、これまでの最先端よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6462438855724826
• License:
• Abstract: This study introduces a method for efficiently detecting objects within 3D point clouds using convolutional neural networks (CNNs). Our approach adopts a unique feature-centric voting mechanism to construct convolutional layers that capitalize on the typical sparsity observed in input data. We explore the trade-off between accuracy and speed across diverse network architectures and advocate for integrating an $\mathcal{L}_1$ penalty on filter activations to augment sparsity within intermediate layers. This research pioneers the proposal of sparse convolutional layers combined with $\mathcal{L}_1$ regularization to effectively handle large-scale 3D data processing. Our method's efficacy is demonstrated on the MVTec 3D-AD object detection benchmark. The Vote3Deep models, with just three layers, outperform the previous state-of-the-art in both laser-only approaches and combined laser-vision methods. Additionally, they maintain competitive processing speeds. This underscores our approach's capability to substantially enhance detection performance while ensuring computational efficiency suitable for real-time applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて3次元点群内の物体を効率的に検出する手法を提案する。 提案手法では,特徴中心の投票機構を採用して,入力データに見られる典型的な疎度を生かした畳み込み層を構築する。 多様なネットワークアーキテクチャにおける精度と速度のトレードオフについて検討し、中間層内の間隔を増大させるためにフィルタアクティベーションに対する$\mathcal{L}_1$ペナルティを統合することを提唱する。 この研究は、大規模な3Dデータ処理を効果的に扱うために、スパース畳み込み層と$\mathcal{L}_1$正規化を組み合わせた提案を開拓した。 本手法の有効性は,MVTec 3D-ADオブジェクト検出ベンチマークで実証された。 Vote3Deepモデルは、わずか3層で、レーザーのみのアプローチとレーザービジョンの組み合わせの両方で、これまでの最先端よりも優れている。 さらに、競合する処理速度も維持する。 このことは,リアルタイムアプリケーションに適した計算効率を確保しつつ,検出性能を大幅に向上させるアプローチの能力を裏付けるものである。

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