Deep Learning
Object Detection
口頭発表
法線情報を追加した点群からの3次元物体検出の高精度化
- Author
- 繆継樹, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
- Publication
- ビジョン技術の実利用ワークショップ, 2020
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自動運転では，昼夜を問わず道路上の物体の3次元形状を検出する必要があるため，LiDARによって撮影された点群データを入力として利用することが多い．また，精度と速度を両立させるために，点群データから生成した擬似画像を用いる3次元物体検出手法が注目されている．しかしながら，点群データとして取得した反射強度や距離情報だけでは，3次元物体の角度に対する精度が不十分である．そこで，本研究では，物体の点群だけでなく，点群から推定した法線情報を擬似画像に変換し，他の擬似画像と組み合わせることで，より高精度な3次元物体検出手法を提案する．評価実験の結果，法線情報を利用しない場合と比べて，KITTIベンチマークデータセットにおいて検出精度の向上を実現した．