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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 632 - 639 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.22.0018
이용수
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This study improves the feature generation method performed by the decoder of PointNet++, which has been widely used as a feature extraction network for 3D object recognition. The existing decoder of PointNet++ calculates the Euclidean distance between each of the three input points for new feature generation and the location of new feature generation, assigning a higher weight to the features of the input points closer to the location of new feature creation. The distance has a decisive influence on the feature generation of the decoder without reflection of other properties. This study proposes a method for generating features using a learning-based multi-layer perceptron rather than the rules adopted by the existing decoder. The experiment results confirm that the proposed method significantly outperforms the existing object recognition method.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 디코더 네트워크
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
E. Arnold, O. Y. Al-Jarrah, M. Dianati, S. Fallah, D. Oxtoby, and A. Mouzakitis, “A survey on 3D object detection methods for autonomous driving applications,” IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems, vol. 20, no. 10, pp. 3782-3795, Oct. 2019.
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J. Hu, L. Shen, and G. Sun, “Squeeze-and-Excitation Networks,” Proc. of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 7132-7141, 2018.
F. Wang, M. Jiang, C. Qian, S. Yang, C. Li, H. Zhang, X. Wang, and X. Tang, “Residual attention network for image classification,” Proc. of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3156-3164, 2017.
Q. Wang, B. Wu, P. Zhu, P. Li, W. Zuo, and Q. Hu, “ECA-Net: efficient channel attention for deep convolutional neural networks,” Proc. of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 11534-11542, 2020.
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J. Hu, L. Shen, and G. Sun, “Squeeze-and-Excitation Networks,” Proc. of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 7132-7141, 2018.
F. Wang, M. Jiang, C. Qian, S. Yang, C. Li, H. Zhang, X. Wang, and X. Tang, “Residual attention network for image classification,” Proc. of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3156-3164, 2017.
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