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JINWOOJUNG
PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds
PapaerPointPillars Introduction 자율주행차는 차량, 보행자, Cyclist와 같은 동적 객체를 검출해야한다. LiDAR 3D PointCloud Data(PCD)를 기반으로 한 Object Detection Task는 Bottom-up Pipeline을 통해 연구되어왔다. 즉, Hand-crafted Feature를 기반으로 지면 제거 후 객체에 대한 Clustering, Classification이 진행된다. 단순히 Hand-crafted Feature만으론 한계가 있기 때문에 Computer Vision 분야의 Deep Learning Methods가 도입되면서 PCD에 적용하려고 했지만, Sparse하고 3D 구조인 PCD의 특성 상 2D Image에 적용되는 Convol..
VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection
PapaerVoxelNet AbstractSparse한 LiDAR PCD를 Region Proposal Network(RPN)과 연결하는 연구는 Hand-crafted Feature를 기반으로 연구되었다. 본 논문에서는 Feature Extraction과 Bounding Box Prediction을 하나의 Stage로 통합하여 E2E 학습이 가능한 Deep Network인 VexelNet을 제안한다. VoxelNet은 Point Cloud를 동일한 크기의 3D Voxel로 나눈 뒤, 각 Voxel 내 Point를 Voxel Feature Encoding(VFE) Layer를 통해 통합된 특징으로 표현한 결과를 RPN으로 전달하는 구조이다. VoxelNet은 LiDAR Data만 활용하여 Car, Ped..