3Dポイントクラウド処理

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תובנה - 3Dポイントクラウド処理

提案手法は、3Dシーンの物体の位置を交換することで物体間の強い相関関係を解消し、物体パターンと文脈情報の両方を効果的に学習することで、環境変化に対してより頑健な特徴表現を獲得する。

提案手法RESSCAL3Dは、低解像度のポイントクラウドから高速に初期予測を生成し、新しいポイントが追加されるにつれて並行して処理を行うことで、解像度スケーラブルな3Dセマンティックセグメンテーションを実現する。

2Dディフュージョンモデルからの2Dプリオリティを活用し、部分的に観測された3Dポイントクラウドを補完する手法を提案する。

提案するEasyTrackは、従来の2ストリームマルチステージ3Dシアメーズまたはモーショントラッキングのパラダイムを超えて、ネットワークの単一ストリーム化と簡潔化を実現し、優れたトラッキング性能を達成する。

提案手法は、未知クラスの特徴を捉えるための擬似ラベリングスキームと、既知クラスの知識を段階的に拡張するための増分知識蒸留戦略を導入することで、3Dポイントクラウドのオープンワールドセマンティックセグメンテーションを実現する。

大量の外れ値を含むポイントクラウドに対して、高精度かつ効率的な3D登録手法を提案する。

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