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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 949 - 954 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2020.20.0120
이용수
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2021
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Along with the development of 2D semantic segmentation in the pixel phase of 2D images using deep learning, the technique of detecting objects in 3D space is also emerging. Attempts to detect and split objects in 3D space are currently being actively carried out, but still show lower accuracy compared to 2D pixels. 3D point cloud data has the advantage of providing accurate distance relationship information for a given range of points, but it has irregular and unstructured limitations compared to segmentation within 2D pixel space. In this paper, the method of partitioning indoor point cloud data through 2D semantic segmentation is considered by adopting recently prosed point painting algorithm.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 학습 데이터 준비
IV. 2D 이미지 학습을 위한 네트워크
V. 3D 프로젝션 결과
VI. 결론
REFERENCES
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, and J. Malik, “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 580-587, 2014.
R. Girshick, “Fast r-cnn,” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 1440-1448, 2015.
S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 91-99, 2015.
J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell, “Fully convolutional networks for semantic segmentation,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3431-3440, 2015.
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “Convolutional networks for biomedical image segmentation,” International Conference on Medical Image Computing and Computer- Assisted Intervention, pp. 234-241, 2015.
R. Girshick, “Fast r-cnn,” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 1440-1448, 2015.
S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 91-99, 2015.
J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell, “Fully convolutional networks for semantic segmentation,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3431-3440, 2015.
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “Convolutional networks for biomedical image segmentation,” International Conference on Medical Image Computing and Computer- Assisted Intervention, pp. 234-241, 2015.
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