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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 474 - 480 (7page)
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Several Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) models have been developed to perform their tasks robustly. However, dynamic objects remain a challenge for these models. Providing a model to segment dynamic objects can improve SLAM models. Currently, deep learning-based segmentation models, such as YOLOv8, can be considered for this purpose. Furthermore, this model can be enhanced using convolutional block attention modules to give more attention to the target segment and Ghost convolution modules to reduce their computational cost. To assess it, the model is evaluated through ablation studies to gain knowledge of the module’s impact. It is resulting in sufficient accuracy while maintaining real-time segmentation capabilities. When embedded to ORB-SLAM3, the root mean squared absolute trajectory error is obtained, demonstrating that the proposed model outperforms ORB-SLAM3 with no mask segmentation. Improvement results are also depicted when compared with previous SLAM models. Therefore, this approach presents a new way to use lightweight segmentation models in SLAM tasks, particularly for segmenting dynamic objects.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Proposed Method
4. Experimental Result
5. Conclusion
Reference
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