JPWO2025041215A5 - - Google Patents

Claims (10)

1. 入力データを取得する取得手段と、
   前記入力データから３次元点群データを生成する点群データ生成手段と、
   前記入力データ及び前記３次元点群データの少なくとも何れかに対して間引き処理を適用することによって３次元間引き点群データを生成する間引き点群データ生成手段と、
   点群データを入力とし、補完された点群データ及び当該補完された点群データに関するセグメンテーションラベルを出力とする推定モデルを、前記３次元点群データと、前記３次元間引き点群データとを参照して学習させる学習手段と
   を備えている情報処理装置。
2. 前記間引き点群データ生成手段による間引き処理には、
   前記入力データに含まれる複数のフレームのうち、一部のフレームのみを用いて、前記３次元間引き点群データを生成する処理が含まれる
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記間引き点群データ生成手段による間引き処理には、
   前記入力データ及び前記３次元点群データの少なくとも何れかに含まれる複数のデータ点のうち、一部のデータ点のみを用いて、前記３次元間引き点群データを生成する処理が含まれる
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記学習手段は、前記３次元間引き点群データに付随する特徴量を更に参照して、前記推定モデルを学習させる
   請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記推定モデルは、
   点群データを入力が入力され、補完された点群データを出力する第１の推定モデルと、
   前記補完された点群データが少なくとも入力され、前記補完された点群データに関するセグメンテーションラベルを出力とする第２の推定モデルと
   を含んでいる
   請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記推定モデルが生成する補完された点群データを２次元面に投影することによって、投影後の点群データを生成する投影手段を更に備え、
   前記学習手段は、前記投影後の点群データと、当該投影後の点群データに対応するセグメンテーション正解ラベルとを更に参照して、前記推定モデルを学習させる
   請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記間引き点群データ生成手段は、同一の前記入力データ又は同一の前記３次元点群データに対して、互いに異なる複数の３次元間引き点群データを生成する
   請求項１から６の何れか１項に記載の情報処理装置。
8. 入力データを取得する取得手段と、
   前記入力データから３次元点群データを生成する点群データ生成手段と、
   点群データを入力とし、補完された点群データ及び当該補完された点群データに関するセグメンテーションラベルを出力とする推定モデルであって、３次元点群データと、当該３次元点群データに対して間引き処理を適用することによって得られた３次元間引き点群データとを参照して機械学習された推定モデルを用いて、前記点群データ生成手段が生成した３次元点群データに対応する補完された点群データ及び当該補完された点群データに関するセグメンテーションラベルを推定する推定手段と
   を備えている情報処理装置。
9. 入力データを取得することと、
   前記入力データから３次元点群データを生成することと、
   前記入力データ及び前記３次元点群データの少なくとも何れかに対して間引き処理を適用することによって３次元間引き点群データを生成することと、
   点群データを入力とし、補完された点群データ及び当該補完された点群データに関するセグメンテーションラベルを出力とする推定モデルを、前記３次元点群データと、前記３次元間引き点群データとを参照して学習させることと
   を含んでいる情報処理方法。
10. コンピュータに、
    入力データを取得する取得処理と、
    前記入力データから３次元点群データを生成する点群データ生成処理と、
    前記入力データ及び前記３次元点群データの少なくとも何れかに対して間引き処理を適用することによって３次元間引き点群データを生成する間引き点群データ生成処理と、
    点群データを入力とし、補完された点群データ及び当該補完された点群データに関するセグメンテーションラベルを出力とする推定モデルを、前記３次元点群データと、前記３次元間引き点群データとを参照して学習させる学習処理と
    を実行させるプログラム。