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저자정보
성원준 (건국대학교) 임희준 (플럭시티) 김상훈 (현대엠엔소프트) 김지인 (건국대학교) 김형석 (건국대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2021 학술대회 발표 논문집
발행연도
2021.1
수록면
414 - 417 (4page)

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본 논문은 3 차원 포인트 클라우드 도로 데이터를 딥러닝을 통해 시맨틱 세그멘테이션하는 것을 목표로 한다. 도로 데이터에서 각 객체가 포함하고 있는 점 개수의 차이에 따라 발생하는 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 장면 내에서 차지하는 비중이 많은 객체와 적은 객체를 나누어 학습하고 탐지하는 방법을 제안한다. 시맨틱 세그멘테이션 과정에서 점을 많이 차지하는 객체를 먼저 탐지하고 그것을 제외한 후에 남은 점들 중에서 점을 적게 차지하는 객체를 탐지한다. 레이블 노이즈를 줄이기 위해 각 단계 후에 포스트 프로세싱을 진행한다. 실험 결과 52.89%의 정확도를 보이며 이는 SemanticKITTI 데이터셋을 사용한 최신 연구결과들에 비해 높은 정확도를 보인다.
#포인트 클라우드 #딥러닝 #시맨틱 세그멘테이션

목차

요약문
1. 서론
2. 관련 연구
3. 문제 정의
4. 접근 방법
5. 실험
6. 결론
참고문헌

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