近年、コンピュータビジョンの開発は目覚ましい進歩を遂げています。最初の画像認識からターゲット検出、セマンティックセグメンテーション、その他の分野に至るまで、コンピューターは画像データを学習および分析することで視覚情報を理解し、処理できます。しかし、本当の意味でコンピュータビジョンを実現するには、画像を認識・理解するだけでなく、コンピュータが三次元環境を認識・理解する能力も必要となります。この記事では、認識を超えてコンピューターが 3 次元環境を認識して理解し、人工知能にさらに強力な視覚機能を提供できるようにする方法を検討します。
1. 3次元環境認識の意義
従来のコンピュータ ビジョン手法は主に 2 次元の画像情報に依存しているため、複雑なシーンを理解して処理するコンピュータの能力が制限されています。対照的に、人間は両眼観察によって立体的な三次元視覚情報を取得し、より多くの幾何学的、空間的、運動情報を得ることができます。したがって、コンピュータビジョンが認識を超えて三次元環境の知覚を実現することは非常に重要です。
2. 3次元再構成技術
3 次元環境の知覚を実現するために、研究者は一連の 3 次元再構成技術を開発しました。これらの技術では、複数の視点から画像を撮影したり、深度センサーなどのデバイスを使用したりしてデータを収集し、コンピューター アルゴリズムを使用してこのデータを 3 次元モデルに融合できます。三次元再構成を通じて、コンピュータは物体のサイズ、形状、位置などの情報を取得し、それによって三次元環境の知覚を実現します。
3. 3D ターゲットの検出と追跡
3 次元環境認識では、3 次元ターゲットの検出と追跡が重要なタスクです。従来のターゲットの検出と追跡は主に 2 次元画像の機能に依存していますが、オクルージョンや変形のある複雑なシーンやオブジェクトの場合、2 次元画像の機能では正確な認識と追跡が不十分な場合があります。そこで研究者らは、3次元点群データに基づく物体検出・追跡手法を提案しており、点群データの空間情報や幾何学的特徴を活用することで、より正確に物体を検出・追跡できるようになりました。
4. 3次元セマンティックセグメンテーション
ターゲットの検出と追跡に加えて、3D セマンティック セグメンテーションも 3D 環境認識を実現するための重要なタスクの 1 つです。従来のセマンティック セグメンテーション手法は主に 2 次元画像上でピクセル レベルの分類を実行しますが、3 次元環境認識では点群データ内の各点を分類し、シーン全体の理解を達成する必要があります。この目的を達成するために、研究者らは、PointNet、PointNet++ などの深層学習に基づく一連の 3 次元セマンティック セグメンテーション手法を提案しており、点群データに対して優れたセグメンテーション結果を達成しています。
5. さらなる課題と展望
3 次元の環境認識はいくつかの進歩をもたらしましたが、依然としていくつかの課題と問題があります。まず、3 次元データは 2 次元画像に比べて表現や処理が複雑であり、3 次元データの情報をどのように有効に活用するかは依然として難しい課題です。第二に、大規模なアノテーション付き 3 次元データセットがまだ少なく、限られたデータで学習と推論をどのように実行するかも解決すべき緊急の課題です。さらに、3 次元環境認識には、コンピューター ビジョン、コンピューター グラフィックス、機械学習などの複数の分野が交差する必要があります。これらの分野の知識とテクノロジーをどのように統合するかが研究の方向性です。
全体として、真のコンピューター ビジョンが認識を超えるためには、コンピューターが 3 次元環境を認識して理解できる必要があります。3D 再構成技術、3D ターゲットの検出と追跡、3D セマンティック セグメンテーションなどの方法を通じて、コンピューターは 3D 環境の形状、位置、セマンティクス、その他の情報を取得し、3D 環境の包括的な認識を実現できます。しかし、真の 3 次元環境認識を実現するには、依然として一連の課題と問題を克服する必要があります。テクノロジーの継続的な発展に伴い、コンピュータービジョンは三次元環境認識においてさらなるブレークスルーを達成し、人工知能の開発に新たな可能性をもたらすと考えられています。