Acknowledgement
본 연구는 정보통신기획평가원의 재원으로 정보통신방송 기술개발사업의 지원을 받아 수행한 연구 과제(클라우드에 연결된 개별 로봇 및 로봇그룹의 작업 계획 기술 개발, 2020-0-00096)입니다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
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- Pages.660-662
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Multi-Modal Cross Attention for 3D Point Cloud Semantic Segmentation
3차원 포인트 클라우드의 의미적 분할을 위한 멀티-모달 교차 주의집중
- HyeLim Bae (Department of Computer Science, Kyonggi University) ;
- Incheol Kim (Department of Computer Science, Kyonggi University)
- Published : 2023.05.18
Abstract
3차원 포인트 클라우드의 의미적 분할은 환경을 구성하는 물체 단위로 포인트 클라우드를 분할하는 작업으로서, 환경의 3차원적 구성을 이해하고 환경과 상호작용에 필수적인 시각 지능을 요구한다. 본 논문에서는 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징과 함께 멀티-뷰 영상에서 추출하는 2차원 시각적 특징들도 활용하는 새로운 3차원 포인트 클라우드 의미적 분할 모델 MFNet을 제안한다. 제안 모델은 서로 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징의 효과적인 융합을 위해, 새로운 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중을 이용한다. 본 논문에서는 ScanNetV2 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 제안 모델 MFNet의 우수성을 입증한다.
Keywords