2D画像でのオブジェクト検出の最も一般的な評価指標は、Intersection over Union（IoU）です。 3Dオブジェクト検出用のIoUメトリックの既存の実装では、通常、1つ以上の自由度が

arxiv_reader のブックマーク 2022/07/11 11:34

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4722227982623947426/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2207.03720v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2207.03720v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2207.03720v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">バウンディングボックスの視差：完全な自由度を備えたオブジェクト検出のための3Dメトリック</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/metric">metric</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/python">python</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">2D画像でのオブジェクト検出の最も一般的な評価指標は、Intersection over Union（IoU）です。 3Dオブジェクト検出用のIoUメトリックの既存の実装では、通常、1つ以上の自由度が</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220711#bookmark-4722227982623947426"><span class="datetime-body">2022/07/11 11:34</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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