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학술저널
저자정보
안정수 (연세대학교) 조영래 (연세대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제9호(JKIIT, Vol.21, No.9)
발행연도
2023.9
수록면
153 - 160 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.9.153

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최근 의료, 자율 주행, 영상 처리 분야에서 3차원 데이터를 활용하여 높은 정확도의 의미적 분할 및 분류를 위한 딥러닝 모델 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 3차원 사물을 표현하기 위하여 포인트 클라우드 방식이 가장 널리 사용되는데, 연속적인 포인트 클라우드에 합성곱 적용을 위하여 복셀화를 통한 규칙성 부여가 요구된다. 본 연구에서는 원본 포인트 클라우드 데이터를 손상시키지 않으면서 복셀화를 수행하기 위한 복셀-그리드 층과 이를 포함한 WSCN(Weighted Sparse Convolutional Network) 모델을 제안한다. 이 모델은 가중치가 부여된 그리드의 합성곱을 통하여 지역적인 위치 정보 학습에 용이하다. 벤치마크 데이터를 이용하여 분할 정확도를 비교 평가하기 위한 실험을 진행하였고, 그 결과 WSCN 모델이 유사한 이전 모델보다 더 우수한 분할 성능을 보였다.
#semantic segmentation #sparse convolution #point clouds #voxel-grid #3-D data

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 3차원 데이터 분석 모델
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References

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