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저자정보
송하민 (건국대학교) 조지은 (건국대학교) 하진수 (건국대학교) 박재현 (한양대학교) 조기춘 (건국대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제30권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
809 - 817 (9page)
DOI
10.7467/KSAE.2022.30.10.809

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2022

자율주행을 위한 카메라 · 라이다 융합 기반 복셀-픽셀 매칭을 통한 포인트 클라우드 의미론적 분할 네트워크
송하민 ,  조지은 ,  하진수 외 2명 한국자동차공학회논문집 2022.10 학술저널

2021

어텐션 네트워크를 활용한 카메라-라이다 융합 기반 포인트 클라우드 의미론적 분할에 관한 연구
송하민 ,  조지은 ,  하진수 외 1명 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2021.11 학술대회자료

초록· 키워드

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To ensure safe autonomous driving, understanding the environment around the vehicle is essential. Point cloud semantic segmentation is an efficient task for understanding surrounding scenes. However, performing semantic segmentation with a single LiDAR sensor has limitations in terms of sparsity and absence of color/texture information. In order to address these limitations, the camera-LiDAR fusion-based network is actively evaluated. Existing sensor fusion-based networks project multi-sensor data onto each 2D plane. Regarding the epipolar geometry problem, the existing methods cannot have the 1:1 matching of pixel-point during feature map fusion. Therefore, in this paper, we apply a backbone network that utilizes 3D data as itself. We propose a fusion module based on voxel-pixel matching for accurate feature map fusion. For verification, we used the SemanticKITTI dataset, and the performance improved by 2.7 % compared to when a single LiDAR is used.
#Autonomous driving(자율주행) #Deep learning(딥러닝) #Perception(인식) #Sensor fusion(센서 퓨전) #Semantic segmentation(의미론적 분할)

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 네트워크 구조
4. 실험 설계 및 결과
5. 결론
References

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