Lidar Semantic Segmentation 썸네일형 리스트형 Cylindrical and Asymmetrical 3D Convolution Networksfor LiDAR Segmentation 1. 초록 - 기존의 Lidar Segmentation 방법은 2D 프로젝션 후에 수행되며 이는 3D Topology와 기하학적 관계 정보를 버리게 된다. - 차선의 방법인 3D Voxelization과 3D Convolution은 개선이 제한적이다. 왜냐하면, Point Cloud의 희소성과 밀도의 다양성 때문. - 원기둥 형태의 비 대칭적 3D Convolution Network를 제안한다. 또한, point-wise 정제 모듈을 제안하여 Voxel 기반 레이블 인코딩에서 발생하는 간섭을 경감 시켰다. - SemanticKITTI와 nuScenes 에서 1st를 하였다. 기존 대비 4% 성능 개선. - 제안하는 방법은 LIDAR Panoptic Segmentation과 3D Detection도 잘 수.. 더보기 이전 1 다음
