Survey and Systematization of 3D Object Detection Models and Methods

要約

タイトル：3D物体検出のモデルと手法の調査と体系化

要約：
– 自律車両への強い需要と、3Dセンサーの広範な利用可能性が、3D物体検出の新しい手法の提案を継続的に促している。
– 本論文では、2012年から2021年にかけての3D物体検出の最近の発展について、入力データからデータ表現と特徴抽出、実際の検出モジュールまでの全てのパイプラインをカバーした包括的な調査を提供する。
– 基本的な概念を紹介し、過去10年間に出現した広範な異なるアプローチに焦点を当て、これらのアプローチを比較するための実用的な枠組みを提案して、将来の開発、評価、応用活動の指導を目的とする。
– 具体的には、3D物体検出のモデルと手法の調査と体系化によって、研究者と実践者が3DODソリューションをより管理しやすい要素に分解することができ、研究や実践活動の素早い概要を得ることができる。

要約(オリジナル)

Strong demand for autonomous vehicles and the wide availability of 3D sensors are continuously fueling the proposal of novel methods for 3D object detection. In this paper, we provide a comprehensive survey of recent developments from 2012-2021 in 3D object detection covering the full pipeline from input data, over data representation and feature extraction to the actual detection modules. We introduce fundamental concepts, focus on a broad range of different approaches that have emerged over the past decade, and propose a systematization that provides a practical framework for comparing these approaches with the goal of guiding future development, evaluation and application activities. Specifically, our survey and systematization of 3D object detection models and methods can help researchers and practitioners to get a quick overview of the field by decomposing 3DOD solutions into more manageable pieces.

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