敵対的ネットワークを用いたデプスセンサの特性変換手法

摘要

近年，3次元センサは低価格化により，生産，物流分野におけるロボットへの導入が加速している.しかしながら，3次元センサのモデルチェンジ周期の短期化に起因して，PointNet++[1]などの機械学習ベースの識別手法においては，学習時と識別時で品種が異なるセンサを用いざるを得ないことから識別性能が低下するという問題がある.本研究では，この問題を解決するために，あるセンサで得られた3次元データを別のセンサによる3次元データに自動変換する.