1d Self-Attention Network for Point Cloud Semantic Segmentation using Omnidirectional LiDAR
全方位LiDARを用いた1D Self-Attention Networkによるセマンティックセグメンテーション
- Delivery
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- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20216074
- Paper/Info type
- Proceedings (Autumn)
No.97-21
- Pages
- 1-6(Total 6 p)
- Date of publication
- Oct 2021
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2021 JSAE Annual Congress (Autumn) [Online]
Detailed Information
| Author(J) | 1) 鈴木 貴大, 2) 平川 翼, 3) 山下 隆義, 4) 藤吉 弘亘 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Takahiro Suzuki, 2) Tsubasa Hirakawa, 3) Takayoshi Yamashita, 4) Hironobu Fujiyoshi |
| Affiliation(J) | 1) 中部大学, 2) 中部大学, 3) 中部大学, 4) 中部大学 |
| Affiliation(E) | 1) Chubu University, 2) Chubu University, 3) Chubu University, 4) Chubu University |
| Abstract(J) | 自動運転技術では，車両周辺の環境把握は必要不可欠である．本研究では，従来の全方位LiDARを用いた1D-CNNによる歩行者検出をセマンティックセグメンテーションに応用する．また，Self-Attention Blockを1次元データに対応させた1D-SABを用いることで，高精度化を実現する． Translation |
| Abstract(E) | In automated driving technology, it is essential to understand the environment around the vehicle.In this study, we apply the conventional pedestrian detection using 1D-CNN with Omnidirectional LiDAR to semantic segmentation.In addition, we use 1D-SAB, in which the Self-Attention Block corresponds to 1D data, to achieve higher accuracy. |
