AI-ordlista
Den kompletta ordlistan över AI
Bounding Box 3D
Parallélépipède rectangle paramétré par sa position, dimensions et orientation dans l'espace 3D, utilisé pour délimiter et localiser précisément les objets détectés.
PointPillars
Architecture de réseau neuronal transformant les nuages de points en pseudo-images verticales (pillars) pour une détection d'objets 3D efficace en temps réel.
Frustum PointNet
Méthode de détection 3D combinant une proposition 2D avec un cône de vision pour segmenter et classifier efficacement les points 3D dans des régions d'intérêt.
PointNet++
Architecture neuronale hiérarchique apprenant des features multi-échelles sur des nuages de points locaux pour une analyse géométrique 3D robuste et efficace.
Multi-view Detection
Approche exploitant plusieurs perspectives 2D d'une même scène pour reconstruire l'information 3D et améliorer la robustesse de la détection d'objets.
RGB-D
Format de données combinant une image couleur RGB avec sa carte de profondeur correspondante (Depth), permettant une reconstruction 3D directe de la scène.
Estimation de pose d'objet
Détermination précise de la position et de l'orientation 6D d'un objet dans l'espace, combinant détection 3D et analyse rotationnelle pour la manipulation robotique.
Vue aérienne (BEV)
Projection plane des données 3D vue d'en haut, simplifiant la détection d'objets en réduisant le problème à une analyse 2D avec préservation des informations spatiales.
Occlusion 3D
Phénomène où des objets masquent partiellement ou complètement d'autres objets dans l'espace 3D, posant des défis pour la détection complète et précise des objets.
Voxel Feature Encoding
Technique de compression et d'encodage des caractéristiques locales des voxels pour représenter efficacement l'information géométrique 3D dans les réseaux de neurones.