点群SegmentationのためのTransformerサーベイ - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
今回、主に点群に対してSemantic Segmentationを行うためにTansformerを適用した研究についてサーベイしてみたので、資料を公開します。 元々は、前回開催したコンピュータビジョン勉強会＠関東「深層学習＋３D論文読み会」で発表するために準備していたのですが、発表者が十分に集まったことと、ハイブリッド開催のため運営が大変になりそうだったので、発表は断念しました。 最初は画像と点群でのTransformerの適用方法の違いが気になって調べだしたので、PointTransformerとPointMixerあたりまでを発表するつもりだったのですが、発表を取りやめて調べる時間もできたので、色々と追加で調べているうちに分量が増えてしまいました。 調べてみて、果たしてTransformerは畳み込みと比べて点群処理に最適か？というのはよくわかりませんでした。ただ、PointBERTの
点群圧縮技術の最新の国際標準方式に対応したリアルタイムコーデックによる伝送実験に成功
先端技術研究所 点群圧縮技術の最新の国際標準方式に対応したリアルタイムコーデックによる伝送実験に成功 ～デジタルツインでの活用に向け、多様な3Dコンテンツを高い表現力で手軽に伝送～ 2023年1月24日 株式会社KDDI総合研究所 株式会社KDDI総合研究所（本社：埼玉県ふじみ野市、代表取締役所長：中村 元、以下「KDDI総合研究所」）は、三次元（以下「3D」）点群圧縮技術の最新の国際標準方式であるPCC（Point Cloud Compression）に対応したリアルタイムコーデックを用いた伝送実験（以下「本伝送実験」）に世界で初めて成功しました（注1）。本伝送実験は、そのままでは膨大なデータ量となる3D点群を、データ品質を落とすことなく大幅に圧縮し、効率的かつ安定的にモバイル回線で伝送できることを確認したものです。 人物や建造物などの3D点群をモバイル回線で伝送できることで、従来より手
点群データにおける表現学習 - Ridge-institute R&D Blog
こんにちは，株式会社Ridge-iの@obaradsです．本記事では点群処理における表現学習手法について紹介します．また，本記事は@machinery81にレビューしていただきました． TL;DR 表現学習とは 点群で表現学習を扱う理由 点群の特徴の生成 ラベル付きデータが制限されている状況下におけるモデルの性能向上 点群間の対応を見つけるための表現学習 表現学習方法について 再構築タスクによる学習 Contrastive Learning 点群の表現学習に関する文献紹介 点群処理への深層学習の適用以前の特徴量の算出 ～2017年：PointNetが提案される以前の表現学習手法 2017～2019年：PointNetが提案されて以降の生成モデルを用いた表現学習手法 2019～2020年：自己教師あり学習を利用した表現学習手法 2020年～：シーン点群に着目した表現学習手法 まとめと今後の傾
点群における3Dターゲット検出の新しいフレームワークVoteNet、2つのデータセットで最高精度を更新
3つの要点 ✔️ 2D検出器に頼ることなく生データを直接3Dターゲット検出が可能 ✔️ 点群ネットワークに古典的なハフ変換に似た投票メカニズムであるVoteNetを提案 ✔️ 従来手法の多くを凌駕した Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds written by Charles R. Qi, Or Litany, Kaiming He, Leonidas J. Guibas (Submitted on 21 Apr 2019 (v1), last revised 22 Aug 2019 (this version, v2)) Comments: Published by ICCV 2019 Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) はじめに
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