Derin öğrenme ile 3B nokta bulutlarının sınıflandırılmasına genel bir bakış
Öz
Nokta bulutu (NB) bir vektör uzayında nesneye ait bilgilerin x,y,z koordinat sisteminde matematiksel olarak temsil edilen noktalar kümesidir. Noktalar kaydedilen uzaysal koordinat sisteminde sınıflandırılarak nesne ya da bir alanı ifade eden anlamsal bilgileri tanımlarlar. 3 boyutlu (3B) nokta bulutu gelişen teknolojilerle beraber nesneleri sınıflandırma, algılama ve tanıma alanlarında son zamanlarda oldukça popüler bir hale gelmiştir. Lazer tarama sistemleri ile taranan nesneler 3B nokta bulutuna dönüştürülmüş ve bu verilerin sanal ortama aktarılması ile farklı veri setleri elde edilmiştir. 3B noktasal verileri derin ağlar ile başarılı bir şekilde sınıflandırmak için geliştirilen yöntemler detaylı olarak incelenmiştir. Nokta bulutlarına 3B koordinat sistemi ile birlikte farklı bilgiler dâhil ederek (derinlik ya da RGB(red-green-blue)) farklı boyutlarda veya farklı yoğunlukta nokta bulutları oluşturulmuştur. Ayrıca nokta bulutu veri kümesindeki her bir noktaya ait; harici veya dâhili bilgiler eklenmiş RGB değerleri ile nesneler renklendirilmiştir. Bu araştırmada 3B nokta bulutunu derin ağlar ile sınıflandıran yöntemlerin başarı performansları, avantajları, dezavantajları analiz edilmiştir. Özellikle uygulanan algoritmalar, denenen yöntemler ve oluşturulan modeller karşılaştırılmış ve tartışılmıştır. Son olarak makalede gelecekteki çalışmalara hız ve yön vermesi için güncel yöntemler kapsamlı bir şekilde sunulmuştur.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [1] Qi, C. R., Su, H., Mo, K., & Guibas, L. J. (2017’a). PointNet: Deep learning on point sets for 3D classification and segmentation. Proceedings -30th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2017, 2017-January, 77–85. https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.16
- [2] Qi, C. R., Yi, L., Su, H., & Guibas, L. J. (2017). PointNet++: Deep hierarchical feature learning on point sets in a metric space. ArXiv, (Nips).
- [3] Mccarthy, T., Fotheringham, A. S., Charlton, M., Winstanley, A., & Malley, V. O. (2007). Integration of LiDAR and stereoscopic imagery for route corridor surveying. ANational Centre for Geocomputation, National University of Ireland, Maynooth.
- [4] Chang, A. X., Funkhouser, T., Guibas, L., Hanrahan, P., Huang, Q., Li, Z., … Yu, F. (2015). ShapeNet: An Information-Rich 3D Model Repository. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1512.03012.
- [5] Wu, Z., Song, S., Khosla, A., Yu, F., Zhang, L., Tang, X., & Xiao, J. (2015). 3D ShapeNets: A deep representation for volumetric shapes. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 07-12-June, 1912–1920. https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7298801.
- [6] Dai, A., Chang, A. X., Savva, M., Halber, M., Funkhouser, T., & Nießner, M. (2017). ScanNet: Richly-annotated 3D reconstructions of indoor scenes. ArXiv.
- [7] Geiger, A., Lenz, P., Stiller, C., & Urtasun, R. (2013). Vision meets robotics: The KITTI dataset. International Journal of Robotics Research, 32(11), 1231–1237.
- [8] Kesten, R., Usman, M., Houston, J., Pandya, T., Nadhamuni, K., Ferreira, A., … Shet, V. (2019). Lyft Level 5 AV Dataset 2019. Retrieved from https://level5.lyft.com/ dataset/2020.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Derleme
Yazarlar
Yayımlanma Tarihi
30 Mart 2022
Gönderilme Tarihi
3 Şubat 2022
Kabul Tarihi
25 Mart 2022
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2022 Cilt: 13 Sayı: 1
IEEE
[1]M. A. Demirtaş, “Derin öğrenme ile 3B nokta bulutlarının sınıflandırılmasına genel bir bakış”, DÜMF MD, c. 13, sy 1, ss. 1–9, Mar. 2022, doi: 10.24012/dumf.1067736.
Cited By
İnsansız Hava Araçlarında Nokta Bulutu Verisi Kullanılarak İniş Pisti Uygunluk Analizi
Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.35234/fumbd.1393959