ビジュアルナビゲーションを目的とした意味論的領域分割のための3次元スキャンデータからのデータセット作成に関する一検討

摘要

著者の所属している研究室では，意味論的領域分割の結果を積極的に用いたロボットのビジュアルナビゲーション手法の開発に取り組hでいる．この手法では，高精度な意味論的領域分割が不可欠であり，その実現には適切なデータセット生成が必要である．しかし，一般に，画素単位のクラスラベルを付与する必要がある意味論的領域分割用のデータセット構築は極めて多大な労力を要する．そこで，本稿では，3D計測デバイスであるFAROを用いて得られるRGBデータ付きの3次元点群を活用することを目指し，2種類の補間手法を用いたデータ生成手法を提案する．提案手法によって生成されたデータセットを用いてICNetを訓練した結果，点群から得られた画像に対してはある程度の結果が得られたものの，実画像を対象とする場合にはさらなる改善が必要であることが分かった．