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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이윤선 (인피닉) 전지연 (인피닉) 윤재근 (인피닉) 송광호 (인피닉)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제31권 제4호
발행연도
2023.4
수록면
255 - 263 (9page)
DOI
10.7467/KSAE.2023.31.4.255

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The purpose of this paper is to propose the 2D/3D semantic segmentation based on the sensor fusion method using camera and LiDAR sensors to improve the safety of autonomous driving in the actual driving environment. To implement the proposed method, a deep neural network for 2D semantic segmentation is utilized using convolution and transformer and inference strategy to convert predicted 2D segment to 3D coordinate information. Also, through the ablation study and performance evaluation, we present the performance of the proposed method and the validity of the neural network design. Results show the proposed method based on sensor fusion obtained 31.94 % on 2D MIoU, which is around twice the performance of a single modal scheme, and also obtained 17.12 % MIoU in the 3D environment.

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 본론
4. 실험
5. 결론
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