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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 1,143 - 1,148 (6page)
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Since modern autonomous driving (AD) platforms offer a variety of sensors, it is intuitive to leverage complementary data from multimodal sensors to produce reliable 3D semantic segmentation. However, due to the information loss and the sub-optimized fusion in multimodal fusion methods, LiDAR-only methods currently occupy the top positions in the leaderboard of datasets. In this paper, we focus on two aspects to improve the LiDAR-camera fusion semantic segmentation performance, namely data augmentation and fusion strategy. First, we propose an novel data augmentation by refining point-image patches. Second, we design an attention fusion block for the dual-branch segmentation network by considering the modality gap between LiDAR and RGB camera. Experiments on nuScences indicate that our proposed method outperforms the baseline methods on key classes.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. PROPOSED METHOD
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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