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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.10 No.3
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 204 - 208 (5page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2021.10.3.204
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Recently, computer vision studies focusing on 3D comprehension have shown that it is possible to extract features directly from point cloud data. This ability requires an efficient shape-pattern description of point clouds. We designed a semantic segmentation algorithm for point clouds based on the PointNet architecture. Our approach also applies the PointSIFT module, which can encode information in different directions and adapt to the proportions of the shape being considered. Experiments using a standard benchmark dataset show that our algorithm is superior to the PointNet algorithm for semantic segmentation.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Point Cloud Semantic Segmentation
3. Performance Evaluation
4. Conclusion
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
L. P. Tchapmi, C. B. Choy, I. Armeni, J. Gwak, and S. Savarese. “SEGCloud: Semantic Segmentation of 3D Point Clouds,” in Proc. of 3D Vision (3DV) 2017, pp. 537-547, Oct. 2017. Article (CrossRef Link)
J. Bruna, W. Zaremba, A. Szlam, and Y. Lecun, “Spectral Networks and Locally Connected Networks on Graphs,” in Proc. of ICLR 2014, pp.1-14, Apr. 2014. Article (CrossRef Link)
J. Masci, D. Boscaini, M. M. Bronstein, and P. Vandergheynst, “Geodesic Convolutional Neural Networks on Riemannian Manifolds,” in proc. of ICCVW 2015, pp. 832–840, Dec. 2015. Article (CrossRef Link)
R. Q. Charles, H. Su, M. Kaichun, and L. J. Guibas, “PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation,” in proc. of CVPR 2017, pp. 77-85, Jul. 2017. Article (CrossRef Link)
M. Jiang, Y. Wu, T. Zhao, Z. Zhao, and C. Lu, “PointSIFT: A SIFT-like Network Module for 3D Point Cloud Semantic Segmentation,” ArXiv abs/1807.00652, pp. 1-10, Jul. 2018. Article (CrossRef Link)
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