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학술저널
저자정보
배혜림 (경기대학교) 김인철 (경기대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제29권 제3호
발행연도
2023.3
수록면
235 - 244 (10page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2023.22.0234

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

실내 환경에서 멀티-뷰 RGB-D 영상들을 활용하는 3차원 의미적 장면 분할
배혜림 ,  김인철 제어로봇시스템학회 논문지 2023.03 학술저널

2022

멀티-뷰 컬러 영상들을 활용하는 3차원 포인트 클라우드의 의미적 분할
배혜림 ,  백호준 ,  김인철 한국정보과학회 학술발표논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper proposes a novel model for 3D semantic scene segmentation in indoor environments. Existing models for 3D semantic scene segmentation use either only 3D geometric features of the scene point cloud or only 2D visual features of RGB color images. We overcome the limitations of existing models and improve the performance of 3D semantic scene segmentation by proposing a multimodal 3D semantic scene segmentation model to use both 3D geometric features of the scene point cloud and rich 2D visual features of multi-view color images. The proposed model overcomes the point sparsity problem by using the dense point cloud obtained from multi-view depth images and uses an adaptive point feature extractor to extract 3D geometric features representing the local structural characteristics of points. Moreover, the model adopts a unique early fusion strategy to fuse the 2D-3D features. Based on experiments conducted using the ScanNet benchmark dataset, we demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed model.
#Indoor Environment #3D Semantic Scene Segmentation #Point Cloud #Multi-View RGB-D Images

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 멀티-모달 의미적 분할
IV. 구현 및 실험
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
J. McCormac, A. Handa, A. Davison, and S. Leutenegger, “SemanticFusion: dense 3D semantic mapping with convolutional neural networks," Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 4628-4635, 2017. google schola D. Menini, S. Kumar, M. R. Oswald, E. Sandstrom, C. Sminchisescu, and L. V. Gool, “A real-time online learning framework for joint 3D reconstruction and semantic segmentation of indoor scenes," Journal of IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 7, no. google schola A. Boulch, J. Guerry, B. Le Saux, and N. Audebert, “SnapNet: 3D point cloud semantic labeling with 2D deep segmentation networks," Journal of Computers & Graphics, vol. 71, pp. 189-198, 2018. google schola J. Guerry, A. Boulch, B. L. Saux, J. Moras, A. Plyer, D. Filliat, “SnapNet-R: consistent 3D multi-view semantic labeling for robotics," Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision Workshops, pp. 669-678, 2017. google schola C. R. Qi, H. Su, K. Mo, and L. J. Guibas, “PointNet: deep learning on point sets for 3D classification and segmentation," Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 652-660, 2017. google schola

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