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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김종민 (전남대학교) 박정민 (전남대학교) 이준웅 (전남대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제6호
발행연도
2022.6
수록면
632 - 639 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2022.22.0018

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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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)

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