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논문리뷰 PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection 링크: https://arxiv.org/abs/1912.13192 분야: 3d 2020 참고: 블로그, 코드 이번 논문은 작년 cvpr 2020의 pv-rcnn: point voxel feature set abstraction for 3d object detection입니다. 이 논문에서 자세히 봐야하는 것은 저자가 왜 , 그리고 어떻게 grid방식과 point방식을 잘 통합하려는지입니다. 1저자인 샤오슈아이님은 3D object detection 분야에서 좋은 논문을 여러개 내신분입니다. 이 논문의 네트워크로 KITTI의 3d object detection 성능 비교에서 1등을 했었습니다. 현재는 다른 네트워크로 바뀌였고, 현재 pv-rcnn++로 5위를 하고 있는것으로 알고있습니다. 1.Backgro.. 2021. 4. 4.
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation Abstract 포인트 클라우드는 중요한 기하학적 데이터 구조 유형입니다. 불규칙한 형식으로 인해 대부분의 연구자들은 이러한 데이터를 일반 3D voxel 그리드 또는 이미지 모음으로 변환합니다. 그러나 이로 인해 데이터가 불필요하게 방대해지고 문제가 발생합니다. 이 논문에서 우리는 입력 포인트의 순열 불변성을 잘 존중하는 포인트 클라우드를 직접 소비하는 새로운 유형의 신경망을 설계합니다. PointNet이라는 이름의 우리 네트워크는 객체 분류, 부분 분할에서 장면 의미 분석에 이르기까지 다양한 애플리케이션을위한 통합 아키텍처를 제공합니다. 간단하지만 PointNet은 매우 효율적이고 효과적입니다. 경험적으로, 그것은 동등한 수준의 강력한 성능을 보여줍니다. 이론적으로 우리는 네트워크가 학습 한 내용과 .. 2021. 3. 28.

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