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ScanReferデータ:自然言語を使用してRGB - Dスキャン内で3Dオブジェクトを位置特定する

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序論我々は、自然言語記述を用いたRGB-Dスキャンにおける3D物体の位置特定タスクを紹介します。入力として......

Data Structure ? 58.59M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    はじめに

    我々は、自然言語記述を用いたRGB-Dスキャンにおける3D物体の位置特定タスクを紹介します。            入力として、スキャンされた3Dシーンの点群と、指定されたターゲット物体の自由形式の記述を想定します。            このタスクに対処するために、我々はScanReferを提案します。これは、3D物体提案とエンコードされた文埋め込みから融合記述子を学習する手法です。            この融合記述子は、言語表現と幾何学的特徴を関連付け、ターゲット物体の3Dバウンディングボックスの回帰を可能にします。            我々はまた、ScanReferデータセットを紹介します。これは、800のScanNetシーンからの11,046個の物体の51,583個の記述を含んでいます。            ScanReferは、3Dで直接自然言語表現を用いて物体の位置特定を行う最初の大規模な取り組みです。

    当プロジェクトが役に立つと思われる場合は、引用を検討してください。        

    @article{chen2020scanrefer,
        title={ScanRefer: 3D物体の位置特定におけるRGB-Dスキャンでの自然言語の使用},
        author={Chen, Dave Zhenyu と Chang, Angel X と Nie{\ss}ner, Matthias},
        journal={第16回ヨーロッパコンピュータビジョン会議 (ECCV)},
        year={2020}
    }


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