초록
최근 컨벌루션 네트워크 기술이 시각 기반 탐지 작업에서 큰 성공을 거두었습니다. 본 논문에서는 이러한 기술을 3D 레인저 스캔 데이터의 탐지 작업에 적용하는 최근 연구 개발에 대해 소개합니다. 특히, Velodyne 64E 라이다의 레인지 데이터로부터 차량을 탐지하는 시나리오를 설정하였습니다. 우리는 데이터를 2D 포인트 맵으로 표현하고, 단일 2D 엔드투엔드 완전 컨벌루션 네트워크를 사용하여 객체 가능성 신뢰도와 바운딩 박스를 동시에 예측하는 방법을 제안합니다. 바운딩 박스 인코딩을 세심하게 설계함으로써, 2D 컨벌루션 네트워크를 사용하더라도 전체 3D 바운딩 박스를 예측할 수 있습니다. KITTI 데이터셋에서 수행한 실험은 제안된 방법이 최신 기술 수준의 성능을 보임을 입증하였습니다.