핵심 개념
PeP는 새로운 점 향상 페인팅 방법과 LM 기반 점 인코더를 포함한 모듈로, 성능이 우수하며 모델에 유연성을 제공합니다.
초록
I. Abstract
PeP 모듈 소개
nuScenes 및 KITTI 데이터셋에서 실험 결과
II. Introduction
점 클라우드 인식의 중요성
기존 특징 강화 모듈의 한계
III. Method
LM 기반 점 인코더 및 점 페인팅 구성
PeP 파이프라인 설명
IV. Experiment
KITTI 및 nuScenes 데이터셋 검증
구현 세부사항
양적 평가 결과
V. Discussion
PeP의 확장 가능성
데이터 의존성 및 수렴 어려움
VI. Future Work
PeP의 발전 가능성
References
참고문헌
통계
점 페인팅 모델의 3D AP(R40) 결과: Baseline(VirConv) - 95.76, 90.91, 88.61 / Ours - 95.57, 90.98, 91.01
NuScenes 검증 세트의 mIOU 결과: Baseline(SphereFormer) - 78.4, 77.7, 43.8, 94.5, 93.1, 52.4, 86.9, 81.2, 65.4, 73.4, 85.3, 97, 73.4, 75.4, 75, 91, 89.2 / Ours - 79.8, 78.6, 47, 95.1, 93.9, 53.9, 89, 81.3, 67.9, 73.9, 87, 97.1, 74.1, 76.2, 75.7, 91, 90.2
인용구
"PeP 모듈은 모델에 유연성을 제공하며, 다운스트림 모듈에 더 나은 입력을 제공합니다."
"PeP는 모델에 모델에 상관없이 적용 가능하며, 플러그 앤 플레이 방식으로 작동합니다."