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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
손경완 (세종대학교) 신영하 (세종대학교) 이동천 (세종대학교)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회 학술대회자료집 2022 한국측량학회 정기학술발표회
발행연도
2022.4
수록면
182 - 185 (4page)

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3D 객체탐지와 인식을 위한 딥러닝은 컴퓨터 비전 분야에서 활발히 연구되고 있으며, PointNet++는 포인트 클라우드 분류 및 객체 분할에 특화된 모델이다. ISPRS의 Vaihingen 지역 데이터 셋은 3D label가 포함되어 있지 않으므로, 라이다 데이터를 사용하여 2D label을 3차원화 하여 3D label 데이터를 생성하고 PointNet++ 모델의 학습을 수행하였다. 학습된 PointNet++에 Vaihingen 데이터 셋에서 선정한 테스트 데이터와 University of Dayton의 DALES 데이터 셋의 새로운 데이터를 적용한 결과를 비교하였다.
#PointNet++ #Semantic segmentation #딥러닝 #라이다

목차

초록
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과 분석
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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