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
1d Self-Attention Network for Point Cloud Semantic Segmentation using Omnidirectional LiDAR
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20216074
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集（秋）
No.97-21
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2021年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2021年秋季大会 【オンライン】
書誌事項
| 著者 | 1) 鈴木 貴大, 2) 平川 翼, 3) 山下 隆義, 4) 藤吉 弘亘 |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Takahiro Suzuki, 2) Tsubasa Hirakawa, 3) Takayoshi Yamashita, 4) Hironobu Fujiyoshi |
| 勤務先 | 1) 中部大学, 2) 中部大学, 3) 中部大学, 4) 中部大学 |
| 勤務先（英） | 1) Chubu University, 2) Chubu University, 3) Chubu University, 4) Chubu University |
| 抄録 | 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． |
| 抄録（英） | 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. 翻訳 |
