카메라 및 라이다 센서정보를 융합하여 3D 객체 탐지의 성능을 향상시키는 새로운 접근 방식을 제시한다. 이미지 데이터에서 의미론적 분할(semantic segmentation)을 수행하여 객체의 경계를 추출하고 이 결과를 활용하여 detection에 필요한 의미 있는 포인트 클라우드만을 추출함으로써, 3D 객체 탐지 과정에서의 데이터 처리량을 줄이고, 객체 탐지의 정확도를 향상시킨다. 본 연구에서 제안하는 방법은 기존의 카메라와 라이다 데이터를 Bird's Eye View상에서 융합하는 방법들과 달리, 두 센서 데이터를 정확하고 효율적으로 융합함으로써 객체 탐지의 정밀도를 향상시킨다.