3D Adaptive Structural Convolution Network for Domain-Invariant Point Cloud Recognition

要約

自動運転車の点群データ認識にディープラーニング ネットワークを適応させることは、データセットとセンサー技術のばらつきによる課題に直面しており、さまざまな条件下で精度を維持するための適応技術の必要性が強調されています。
この論文では、3D 点群認識のための最先端のフレームワークである 3D Adaptive Structural Convolution Network (3D-ASCN) を紹介します。
3D コンボリューション カーネル、構造ツリー構造、適応近傍サンプリングを組み合わせて、効果的な幾何学的特徴抽出を実現します。
この方法はドメイン不変の特徴を取得し、さまざまな点群データセット上で堅牢で適応性のあるパフォーマンスを実証し、パラメーター調整を必要とせずにさまざまなセンサー構成間での互換性を確保します。
これは、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浮き彫りにしています。

要約(オリジナル)

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.

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