DeepLearning/Point Cloud (2) 썸네일형 리스트형 [논문리뷰] PointCNN: Convolution on X-Transformed Points [Introduction] 먼저 CNN이 성공할 수 있었던 많은 요인들 중 하나를 본다면 Convolution operator는 Image와 같은 grid에서 공간적인 특징을 추출하는 데에 있어 높은 성능을 보여주었던 점도 포함되겠죠. 하지만 Point cloud에서는 다릅니다. 왜냐하면 Point cloud는 irregular 하고 unordered 하기 때문에 이러한 Point cloud data에 바로 kernel을 적용시킨다는 것은 점의 순서를 다르게 하거나 형상정보를 버리는 꼴이 되니까요. 이러한 문제를 다루기 위해 본 논문에서는 학습 가능한 X-transformation을 제안합니다. 이를 통해 convolution은 point cloud의 공간 정보를 얻을 수 있고 unordered 한 po.. [논문리뷰] PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation [Introduction] 일반적으로 Image는 행렬로 표현된 pixel값을 사용하여 표현합니다. 여기서 기하학적인 정보는 행렬의 좌표 (x, y)에 해당하죠. 반면 3D data는 depth정보를 포함하여 (x, y, z)좌표를 사용하여 rgb값을 표현하며 Image처럼 행렬이 아닌 Point들의 집합으로 표현됩니다. 정리하면 Image는 Regular format으로 Point들의 집합은 Irregular format으로 표현되는 것이니 Point는 Image와 달리 특정한 순서가 없고 Grouping되어 있지도 않죠. 그로 인해 발생하는 문제점들이 있기에 Point들을 아래와 같이 Mesh(polygon) 또는 Voxel(volume+pixel)의 형태로 표현하여 사용합니다. 위처럼 Point c.. 이전 1 다음
