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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 89 - 97 (9page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2022.59.10.89
이용수
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최근 자율주행 기술의 큰 발전과 함께 안정성과 신뢰성이 중요해지면서 3차원 객체 탐지 연구가 더욱 필요해지고 있다. 이에 3차원 객체 탐지 연구는 포인트 클라우드만을 활용한 단일 센서 객체 탐지에서 이미지와 포인트 클라우드를 모두 활용한 다종센서 객체 탐지 연구로 발전하고 있다. 이미지와 포인트 클라우드를 활용한 다종 센서 객체 탐지에서 이미지 분할은 픽셀마다 클래스 정보를 가지고 있어서 두 데이터를 융합할 때 용이하게 사용될 수 있다. 하지만 이미지 분할 레이블을 얻는 작업은 많은 시간과 비용이 필요해서 대부분의 3차원 객체 탐지 오픈 데이터셋에는 바운딩 박스에 대한 레이블만 있고, 이미지 분할 레이블은 포함되어 있지 않다. 이에 본 논문에서는 3차원 객체 탐지 데이터셋의 바운딩 박스 레이블을 활용하여 이미지 분할 레이블을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 생성된 이미지 분할 레이블과 사람이 직접 만든 이미지 분할 레이블을 사용해 이미지 분할 네트워크를 각각 학습하여 비교함으로써 생성된 이미지 분할 레이블이 사람이 직접 만든 이미지 분할 레이블을 대체할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 3차원 객체 탐지 데이터셋
Ⅲ. 이미지 분할 레이블 자동 생성 방법
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
Q. Xu, et al. "Behind the Curtain: Learning Occluded Shapes for 3D Object Detection." arXiv preprint arXiv:2112.02205 (2021).
W. Zheng, et al. "SE-SSD: Self-ensembling single-stage object detector from point cloud." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2021.
Q. Xu, et al. "Spg: Unsupervised domain adaptation for 3d object detection via semantic point generation." Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2021.
X. Wu, et al. "Sparse Fuse Dense: Towards High Quality 3D Detection with Depth Completion." arXiv preprint arXiv:2203.09780 (2022).
H. Zhu, et al. "VPFNet: Improving 3D Object Detection with Virtual Point based LiDAR and Stereo Data Fusion." arXiv preprint arXiv:2111.14382 (2021).
Q. Xu, et al. "Spg: Unsupervised domain adaptation for 3d object detection via semantic point generation." Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2021.
X. Wu, et al. "Sparse Fuse Dense: Towards High Quality 3D Detection with Depth Completion." arXiv preprint arXiv:2203.09780 (2022).
H. Zhu, et al. "VPFNet: Improving 3D Object Detection with Virtual Point based LiDAR and Stereo Data Fusion." arXiv preprint arXiv:2111.14382 (2021).
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