点群分類モデルに対するオクルージョンを考慮したデータ拡張手法の精度評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-02-28
• タイトル: 点群分類モデルに対するオクルージョンを考慮したデータ拡張手法の精度評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Evaluation of Data Augmentation Methods Considering Occlusion Region for 3D Point Cloud Classification
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 環境センシング
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 早稲田大学基幹理工学部
• 著者所属: 早稲田大学理工学術院総合研究所
• 著者所属: 早稲田大学基幹理工学部
• 著者所属: 早稲田大学理工学術院総合研究所
• 著者所属: 早稲田大学基幹理工学部／早稲田大学理工学術院総合研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Engineering, Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda Research Institute for Science and Engineering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Engineering, Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda Research Institute for Science and Engineering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Engineering, Waseda University / Waseda Research Institute for Science and Engineering
• 著者名: 牧, しほり; 金井, 謙治; 廣瀬, 翔太; 孫, 鶴鳴; 甲藤, 二郎
• 著者名(英): Shiori, Maki; Kenji, Kanai; Shota, Hirose; Heming, Sun; Jiro, Katto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，深層学習による点群データ分類の研究が進んでいる．本研究では，オクルージョンに対応できるモデルの学習を行うため，2 次元画像分類で提案されているデータ拡張手法を 3 次元点群に拡張する手法について提案する．提案手法によって，オクルージョンによって点群データが欠けたとしても，分類精度向上に繋がることを評価する．また，意図的に重要な点を削除するような攻撃や実際のセンサから得られた点群に対しての効果も検証する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, research of point cloud classification using deep learning has been improved. In this paper, we propose a data augmentation method for building a robust model against occlusions. The proposed model is inspired by the 2D data augmentation methods, such as random erasing and cutout methods. Through the performance evaluations, we verify that the proposed method can contribute to improvement of classification accuracy even if a part of point cloud is lacked due to the occlusion. In addition, we also verify availability of the proposed method against real data and adversarial data that intentionally drops important points.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11851388
• 書誌情報: 研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム（MBL）; 巻 2022-MBL-102, 号 33, p. 1-6, 発行日 2022-02-28
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8817
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会