분류 전체보기 (4) 썸네일형 리스트형 NeuralRecon (CVPR 2021 oral) 설명 및 리뷰 Intro https://zju3dv.github.io/neuralrecon/ NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular Video Pipeline overview NeuralRecon predicts TSDF with a three-level coarse-to-fine approach that gradually increases the density of sparse voxels. Key-frame images in the local fragment are first passed through the image backbone to extract the multi-level feat zju3dv.github.io 일명 Neural.. SA - SSD : Structure Aware Single-stage 3D Object Detection from Point Cloud 리뷰 ※ 아이디어 위주로 논문을 겉핥은 글입니다. 오류가 있으면 댓글로 알려주세요 #0 SA-SSD에 대한 소개 이번에 소개할 3d object detection 논문은 저번의 SECOND에서 발전한 one-stage 구조를 가진 SA-SSD입니다. SA-SSD의 경우 크게 auxilliary network와 PsWarp라는 두개의 아이디어를 통해서 네트워크의 발전을 이루어냈으며 그 중에서도 auxiliary network 아이디어가 논문의 메인 아이디어라고 할 수 있겠습니다. 2020년 SOTA를 달성한 구조이며 현재(2021.08.05) kitti benchmark에서 96위를 달성하고 있는 구조입니다. #1 SA-SSD의 motivation 1. One-stage 구조에서도 two-stage처럼의 정확도.. SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection 리뷰 ※ 아이디어 위주로 논문을 겉핥은 글입니다. 오류가 있으면 댓글로 알려주세요 #1 SECOND 논문의 의의 Point Net의 발표이후 point cloud를 이용한 3d obect detection에 대한 논문들이 연이어 발표되었다. 특히 3d object detection의 방식은 point net++를 이용한 point-based method와 voxel net(2018, IEEE)을 기반으로 한 grid-based method방식으로 나누어졌다. SECOND 논문은 grid-based방식을 크게 발전시킨 SP CONV에 대해 소개한 논문이다. SP CONV방식은 computing cost를 매우 줄일 수 있는 방식으로 실시간 detection이 매우 중요한 자율주행에서의 object detecti.. POINT NET 리뷰 ※ 아이디어를 위주로 논문을 겉핥은 글입니다 오류가 있으면 댓글로 알려주세요※ #1 POINT NET 논문의 의의 POINT CLOUD 이전의 연구들은 POINT CLOUD만을 사용하지 않았는데 POINT NET의 발표 이후 POINT CLOUD만을 DEEP LEARNING에 적용하여 사용할 수 있게 되었음. POINT CLOUD를 이용한 SEGMENTATION및 CLASSIFICATION에 대해 수행하는 네트워크의 기초가 되는 방법으로 POINT CLOUD를 이용한 3D object detection의 발전이 이루어기 시작함. #2 Point cloud DATA란?? 1.(x,y,z)의 좌표+extra feature를 갖는 점들로 표현되는 3d geometric data이다. 2.Unordered한 d.. 이전 1 다음
