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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 556 - 559 (4page)
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3D object detection plays a vital role in applications like autonomous driving, robotics, and augmented reality, yet it faces challenges such as sparse and noisy point cloud data, occlusions, and the need for real-time performance. In this work, we propose Dynamic Masked Multi-Scale Voxel Representation, a novel self-supervised learning framework aimed at improving 3D object detection. It encodes multi-scale contextual information using a voxel-based representation, addressing the issue of scale variation, and dynamically samples sparse 3D object features via a shifting window approach to enhance detection accuracy. Our method is validated on the KITTI dataset and demonstrates robust detection performance, particularly for smaller objects like pedestrians and cyclists, while achieving competitive results compared to state-of-the-art methods.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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