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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 388 - 391 (4page)
이용수
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최근, LiDAR Point 와 RGB 이미지로부터 생성된 Virtual Point 를 모두 활용한 3D 객체 검출 연구가 활발하다. 하지만 background 에서 객체를 잘못 검출하는 문제와 먼 거리의 객체를 강인하게 검출하지 못하는 문제가 존재하며, 본 논문에서는 2D 객체 검출 정보를 활용한 3D 객체 검출 네트워크를 제시하며, 이를 해결하고자 한다. 제안하는 2D 객체 검출 정보를 활용한 3D 객체 검출은 LiDAR Point 와 Virtual Point 를 모두 학습하며, 추가로 2D 객체 검출 결과로부터 객체가 존재하는 위치의 Point 를 학습하여 객체가 존재하는 위치에 대한 Point 를 강조하여 학습하고자 한다. 따라서 제안하는 네트워크를 통해 background 에서 잘못 검출하는 것을 방지하고, 먼 거리의 객체에 대해 강인한 3D 객체 검출이 가능할 뿐만 아니라, 2D 객체 검출 정보를 적절히 조절하면서 상황에 맞는 동적의 3D 객체 검출을 진행할 수 있다.
목차
요약
1. 서론
2. 2D 객체 검출 정보를 활용한 3D 객체 검출
3. 실험 결과
4. 결론
참고문헌
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