인간 시각 기반 대규모 실외 환경의 3D 포인트 클라우드 세밀 분할

본 논문은 포인트 클라우드를 위한 새로운 의미 분할 네트워크인 EyeNet을 제안하며, 일반적으로 간과되지만 중요한 파라미터인 커버리지 영역 크기를 해결한다. 인간의 주변 시각을 영감으로 삼아, EyeNet은 단순하면서도 효율적인 다중 윤곽 입력 방식과 병렬 스트림 간에 연결 블록을 갖춘 병렬 처리 네트워크를 도입함으로써 기존 네트워크의 한계를 극복한다. 제안된 방법은 밀도가 높은 포인트 클라우드에 대한 도전 과제를 효과적으로 해결함을 실험적 분석과 대규모 실외 데이터셋에서의 최첨단 성능을 통해 입증하였다.