Segmentação de Estradas em Mapas de Remissão utilizando Redes Neurais - Dias, Ludmila; Ferreira, Eduardo O.; Boldt, Francisco de Assis; Faria, Marcos V.; Paixão, Thiago M. (Anais da Escola Regional de Informática do Espírito Santo (ERI-ES), 2024)
Avanços na percepção para direção autônoma têm sido impulsionados pelo aprendizado profundo, que utiliza diversos sensores, como câmeras, LiDARs e radares, para obter uma compreensão precisa do ambiente. Neste contexto, nosso trabalho foca na segmentação semântica de estradas em mapas de remissão gerados por LiDAR. Comparando quatro arquiteturas de redes neurais convolucionais—U-Net, PSPNet, FPN e LinkNet—com o modelo ENet, nosso objetivo é avaliar o desempenho desses modelos em termos de acurácia média em relação ao ENet.