Recognizing outdoor scenes by convolutional features of omni-directional LiDAR scans

Kazuto Nakashima, Seungwoo Nham, Hojung Jung, Yumi Iwashita, Ryo Kurazume, Oscar M. Mozos

研究成果: 書籍/レポート タイプへの寄稿会議への寄与

抄録

We present a novel method for the outdoor scene categorization using 2D convolutional neural networks (CNNs) which take panoramic depth images obtained by a 3D laser scanner as input. We evaluate our approach in two outdoor scene datasets including six categories: coast, forest, indoor parking, outdoor parking, residential area, and urban area. Our results on both datasets (over 94%) outperform previous approaches and show the effectiveness of this approach for outdoor scene categorization using depth images. To analyze our trained networks we visualize the learned features by using two visualization methods.

本文言語英語
ホスト出版物のタイトルSII 2017 - 2017 IEEE/SICE International Symposium on System Integration
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ページ387-392
ページ数6
2018-January
ISBN(電子版)9781538622636
DOI
出版ステータス出版済み - 2月 1 2018
イベント2017 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, SII 2017 - Taipei, 台湾
継続期間: 12月 11 201712月 14 2017

出版物シリーズ

名前SII 2017 - 2017 IEEE/SICE International Symposium on System Integration
2018-January

会議

会議2017 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, SII 2017
国/地域台湾
CityTaipei
Period12/11/1712/14/17

!!!All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • モデリングとシミュレーション
  • 器械工学
  • 人工知能
  • コンピュータ サイエンスの応用
  • 工学(その他)
  • 材料科学(その他)
  • 制御と最適化

フィンガープリント

「Recognizing outdoor scenes by convolutional features of omni-directional LiDAR scans」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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