초록
정확하고 빠른 장면 이해는 자율 주행의 어려운 과제 중 하나로, 이는 LiDAR 포인트 클라우드를 활용하여 의미 분할(semantic segmentation)을 수행해야 함을 요구합니다. 본 논문에서는 의미 분할을 위한 간결하고 효율적인 이미지 기반 네트워크, CENet을 제안합니다. 학습된 특징의 설명력을 향상시키고 계산 및 시간 복잡도를 줄이기 위해, CENet은 MLP 대신 더 큰 커널 크기의 합성곱, 신중하게 선택된 활성화 함수, 그리고 여러 보조 분할 헤드와 해당 손실 함수(loss functions)를 아키텍처에 통합합니다. 공개적으로 제공되는 벤치마크인 SemanticKITTI와 SemanticPOSS에서 수행한 정량적 및 정성적 실험 결과, 우리의 파이프라인은 최신 모델들과 비교하여 훨씬 더 우수한 mIoU와 추론 성능을 달성함을 입증하였습니다. 코드는 https://github.com/huixiancheng/CENet에서 이용 가능합니다.