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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.9
- 수록면
- 1,330 - 1,339 (10page)
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3D 물체검출은 대체로 자동차, 버스, 사람, 가구 등과 같은 비교적 크기가 큰 데이터를 검출하는 것을 목표로 두어 작은 객체 검출에는 취약하다. 또한, 임베디드 기기와 같은 자원이 제한적인 환경에서는 방대한 연산량 때문에 모델의 적용이 어렵다. 본 논문에서는 1개의 레이어만을 사용하여 로컬 특징에 중점을 두어 작은 객체 검출의 정확도를 높였으며, 제안한 사전 학습된 큰 네트워크에서 작은 네트워크로의 지식 증류법과 파라미터 크기에 따른 적응적 양자화를 통해 추론 속도를 향상시켰다. 제안 모델은 SUN RGB-D Val 와 자체 제작한 모형 사과나무 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 mAP@0.25에서 62.04%, mAP@0.5에서 47.1%의 정확도 성능을 보였으며, 추론 속도는 120.5 scenes per sec로 빠른 실시간 처리속도를 보였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
A. Geiger, P. Lenz, C. Stiller, and R. Urtasun, “Vision meets Robotics: The KITTI Dataset,” The International Journal of Robotics Research, vol. 32, no. 11, pp. 1231-1237, Aug. 2013.
S. Song, S. P. Lichtenberg, and J. Xiao, “SUN RGB-D: A RGB-D scene understanding benchmark suite,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Boston: MA, USA, pp. 567-576, 2015.
I. Armeni, O. Sener, A. R. Zamir, H. Jiang, I. Brilakis, M. Fischer, and S. Savarese, “3D Semantic Parsing of Large-Scale Indoor Spaces,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Las Vegas: NV, USA, pp. 1534-1543, 2016.
D. Rukhovich, A. Vorontsova, and A. Konushin, “FCAF3D: Fully Convolutional Anchor-Free 3D Object Detection,” arXiv Preprint arXiv:2112.00322, 2021.
R. Q. Charles, H. Su, M. Kaichun, and L. J. Guibas, “PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Honolulu: HI, USA, pp. 652-660, 2017.
S. Song, S. P. Lichtenberg, and J. Xiao, “SUN RGB-D: A RGB-D scene understanding benchmark suite,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Boston: MA, USA, pp. 567-576, 2015.
I. Armeni, O. Sener, A. R. Zamir, H. Jiang, I. Brilakis, M. Fischer, and S. Savarese, “3D Semantic Parsing of Large-Scale Indoor Spaces,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Las Vegas: NV, USA, pp. 1534-1543, 2016.
D. Rukhovich, A. Vorontsova, and A. Konushin, “FCAF3D: Fully Convolutional Anchor-Free 3D Object Detection,” arXiv Preprint arXiv:2112.00322, 2021.
R. Q. Charles, H. Su, M. Kaichun, and L. J. Guibas, “PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Honolulu: HI, USA, pp. 652-660, 2017.
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