개인공부/CV
PointNet++ 논문 정리
Introduction우선 3D 스캐너로 얻은 포인트 클라우드와 같은 기하학적 포인트 집합을 분석하는 것이 목표입니다. 이러한 데이터는 두 가지 중요한 특성을 가지고 있습니다. 첫째로 포인트들의 순서에 불변해야 하고, 둘째로 거리에 따른 지역적 특성이 다양하게 나타날 수 있습니다. 예를 들어 3D 스캔에서는 시점 효과나 움직임 등으로 인해 포인트의 밀도가 균일하지 않을 수 있습니다. 기존의 PointNet은 각 포인트의 공간적 인코딩을 학습하고 이를 전체적으로 통합하는 방식을 사용했지만, 거리에 기반한 지역적 구조를 포착하지는 못했습니다. CNN의 성공에서 볼 수 있듯이, 지역적 구조를 활용하는 것은 매우 중요합니다. 이러한 배경에서 PointNet++는 계층적 방식으로 포인트 집합을 처리합니다. 기본 ..
