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저널정보
- 한국정보기술학회
- 한국정보기술학회논문지 학술저널
- 한국정보기술학회논문지 제21권 제9호(JKIIT, Vol.21, No.9)
- 2023.9 153 - 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.
Recently, there has been significant progress in developing deep learning models for 3-dimensional data, which achieve high accuracy in semantic segmentation and classification in the fields of medical, autonomous driving, and image processing. Point cloud representation is most widely used to express 3-dimensional objects; however, applying convolution to continuous point clouds requires regularization through voxelization. In this study, we propose voxel-grid layers and a Weighted Sparse Convolutional Network(WSCN) model to perform voxelization while preserving the original point cloud data. This model effectively captures local spatial information through the convolution of weighted grids. Experiments were conducted to evaluate the segmentation accuracy using a benchmark dataset, and the results demonstrate that the WSCN model outperforms previous models.
Recently, there has been significant progress in developing deep learning models for 3-dimensional data, which achieve high accuracy in semantic segmentation and classification in the fields of medical, autonomous driving, and image processing. Point cloud representation is most widely used to express 3-dimensional objects; however, applying convolution to continuous point clouds requires regularization through voxelization. In this study, we propose voxel-grid layers and a Weighted Sparse Convolutional Network(WSCN) model to perform voxelization while preserving the original point cloud data. This model effectively captures local spatial information through the convolution of weighted grids. Experiments were conducted to evaluate the segmentation accuracy using a benchmark dataset, and the results demonstrate that the WSCN model outperforms previous models.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 3차원 데이터 분석 모델
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (0)
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