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자료유형
학술저널
저자정보
윤재근 (인피닉) 전지연 (인피닉) 송광호 (인피닉)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.9
발행연도
2023.9
수록면
784 - 794 (11page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.9.784

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최근 자율주행에서 오인식으로 인한 충돌 사고가 증가함에 따라 멀티 모달 센서를 활용한 센서 퓨전 기반의 3차원 시맨틱 세그멘테이션에 관한 관심이 늘어나고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 카메라와 LiDAR의 센서 퓨전을 통해 새로운 3차원 시맨틱 세그멘테이션 신경망인 TwinAMFNet을 소개한다. 제안하는 신경망은 RGB 영상과 2차원의 좌표 평면에 사영한 점 군 사영 영상을 처리하는 Twin 신경망을 포함하며 인코더 및 디코더에서의 특징 단계 퓨전을 위한 어텐션 기반 퓨전 모듈을 통해 더욱 확장된 객체 및 경계 구분에 대한 표현력 개선을 보여준다. 결과적으로 제안한 신경망은 mIoU를 기준으로 3차원 시맨틱 세그멘테이션에 약 68%의 성능을 기록하였으며 기존 연구들에 비해 약 4.5% 이상 향상된 성능을 보였다.
#자율 주행 #시맨틱 세그멘테이션 #멀티모달 #센서 퓨전 #어텐션 #autonomous driving #semantic segmentation #multimodal #sensor fusion #attention

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. TwinAMFNet
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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