라이다, 카메라 및 시간 데이터를 결합해 물체를 감지하는 신경망 개발 센서 데이터의 특성 결합을 위해 센서 입력과 특성 표현 간 연결을 학습 자기 주의 메커니즘을 사용하여 가장 연관성있는 특성 레이어를 선택 시간별 라이다 및 카메라의 4D 데이터를 사용하여 3D 객체 감지를 해결 시간에 따라 두 센서 입력을 결합하면 원거리 물체의 감지 정확도 향상 자율주행에서 실시간으로 3차원(3D) 물체를 감지하는 새로운 신경망 알고리즘이 나왔다. 이 알고리즘은 3차원 라이다(LiDAR)의 포인트 클라우드(point cloud)와 카메라의 RGB 이미지를 시간에 따라 결합하는 방법을 학습한다. 그래서 RGB가 제공하는 고해상도와 포인트 클라우드 데이터가 제공하는 정확한 깊이를 모두 활용해 기존 방식에선 놓쳤던 더 먼 ..