概要
画像データから3D物体を検出し、3D物体を枠で囲む（バウンティングボックス）
既存の検出方法の欠点
- 全体を読み取るため、3Dオブジェクトの検出に時間がかかってしまう点
- 似ような色で物体が続いている場合、検出が曖昧になり、不完全になってしまう点
- 奥行き情報の符号化について不完全である点
提示されている検出方法について
- 物体の紹介を読み取り、枠で囲み、3Dの物体を検出・提示を行う。
- CADモデルを使用せず検出させる事によって、上記に上げた検出法と比べ、時間の短縮を図れる。
- 場所によっては検出まで時間がかかってしまう場合がある（それでも、既存の検出法と比べ検出時間は短く済む）
- 既存の3Dの物体検出方法と比べ、論文で提示されている検出方法は約3倍の速さで検出を行うことが可能。（また、誤差は少なくすむ）
- この検出方式を使用することによって、特定の物体の位置をRGB-Dデータから、3次元座標の特定が可能である。
すごいと思った点
- 防犯カメラにこの技術を使うことによって、展示品などのリアルタイムな位置特定が可能になり、防犯性能を上げることが可能であると考えられる点。
- 3Dの検出が短時間で済ませることができるため、3Dデータの収集などが容易に行うことができると考えられる点。
参考論文
2D-Driven 3D Object Detection in RGB-D Images
https://ivul.kaust.edu.sa/Pages/pub-3d-detect.aspx