
다중 작업 학습 기반의 레이더 포인트 높이 추정 방법을 통해 레이더 데이터의 질을 향상시키고, 이를 활용하여 객체 탐지 및 깊이 추정 등의 하위 태스크 성능을 개선할 수 있다.


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다중 작업 학습을 통한 향상된 레이더 인지 능력: 센서 융합 애플리케이션을 위한 정제된 데이터 구축



LiDAR4D는 동적 장면에서 기하학적으로 인지하고 시간에 따라 일관된 LiDAR 데이터 합성을 달성하는 차별화된 프레임워크이다.



실시간 동적 장면 LiDAR 데이터 합성을 위한 동적 신경 필드



단일 LiDAR 스캔을 입력으로 받아 확산 모델을 활용하여 장면을 완성하는 방법을 제안한다.



실제 세계 3D LiDAR 장면 완성을 위한 확산 모델 확장
