3D 포인트 클라우드 생성 데이터 객체 분류 성능 평가

최희정; 송호준; 강다빈; 송채영; 박상효

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저자정보: 최희정 (경북대학교) 송호준 (경북대학교) 강다빈 (경북대학교) 송채영 (경북대학교) 박상효 (경북대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회

발행연도: 2024.6

수록면: 1,058 - 1,061 (4page)

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자율주행, 로봇공학 등 다양한 분야에서 활용되는 3D 포인트 클라우드는 3 차원 공간에 있는 객체나 환경 및 기하학적 정보를 제공함으로써 실세계 정보의 효과적 표현이 가능하다. 그러나 포인트 클라우드 데이터 수집과 처리에 많은 비용이 소요되어 데이터셋 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 딥러닝 기반의 포인트 클라우드 생성 기술이 연구되고 있으나, 생성된 데이터의 실용성 검증은 미비하다. 본 논문에서는 포인트 클라우드 생성 모델로 생성한 데이터를 실제 3D 객체 분류 모델에서 활용할 수 있는지 검증하고자 한다. 구체적으로, 생성된 포인트 클라우드를 메쉬(mesh) 데이터로 변환하여 3D 객체 분류 모델에 적용하고, 분류 성능을 확인한다. 이를 통해 생성된 데이터의 실용성을 검증하고, 생성 모델 연구의 방향성을 제시하고자 한다.

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