高精度3次元物体認識を実現するDenoising & Mesher DNNの構築

研究課題

体系的番号	JPMJAX190T
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJAX190T
研究代表者	宮内翔子九州大学, システム情報科学研究院, 助教
研究期間 (年度)	2019 – 2022
概要	深層学習では,全学習データを固定長ベクトルで表現する必要がある.しかし,3Dセンサから得られる点群データはノイズや欠損を含みやすく,頂点数も物体ごとに異なるため,DNNでは直接扱えない.そこで,申請者は,点群データをDNNに適したメッシュモデルで再記述する,Denoising & Mesher DNNを提案する.これにより,高品質の学習データを手軽に取得でき,3次元物体認識の精度向上が期待できる.
研究領域	数理・情報のフロンティア

報告書

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