– 논문제목: SoftGroup for 3D Instance Segmentation on Point Clouds
– 발표학회: The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR)2022
– 발표일정/장소: 2022.6.21(TUE)/ New Orleans, Louisiana USA
[전기및전자공학부 유창동교수, Vu Van Thang(박사과정), 김국회(석사과정), 왼쪽부터]
최근 자율 주행, 로봇 운용 및 증강현실 등 많은 분야에서 3차원 데이터를 활용하고 있다. 3D point cloud는 3차원 좌표값을 가진 점들의 집합으로 이루어진 데이터이며 본 연구는 3차원 데이터 중 하나인 3D point cloud를 기반한 정밀 객체 분할 기술인 SoftGroup을 개발하였다. 각 점에 대해 예측된 다중 class 기반 그룹화 기술인 Soft Grouping을 통해 단일 class 예측 오류가 객체 분할 결과로 전파되는 것을 방지하고 정밀한 객체 분할 추론을 달성하여 기존 기술 대비 8% 이상의 정밀도 향상을 이루었다. 이 기술은 사진보다 정확한 3D 공간 정보를 담고 있는 point cloud를 분할할 수 있는 기술로 3D point cloud를 활용하는 자율 주행, 로봇, 증강 현실 등의 분야에서 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
