Surface Reconstruction2 [논문 리뷰] PoinTr(CVPR 2021) PoinTr: Diverse Point Cloud Completion with Geometry-Aware Transformers 트랜스포머 엔코더-디코더 구조 사용하여 포인트 클라우드를 완성하는 네트워크 Motivation 1. Bottleneck problem기존 point cloud 완성 연구들은 엔코딩 단계의 max-pooling 연산에서 fine-grained 정보를 잃고 디코딩 단계에서 복구가 불가능한 bottleneck 문제가 있다. (PointNet 등에서 포인트 클라우드에서 포인트를 랜덤하게 뽑아서 그런듯) 2. Transformer 네트워크완전한 포인트 클라우드를 구성하는 작업은 unstructured, unordered 성질을 가진 포인트 클라우드와 반대된다.→ local parts의 .. 2024. 5. 31. 포인트 클라우드 평가 지표(Evaluation Metric) - Chamfer distance, F-score Reference[1] A Point Set Generation Network for 3D Object Reconstruction From a Single Image (CVPR 2017)[2] Tanks and temples: benchmarking large-scale scene reconstruction 두 포인트 클라우드가 얼마나 유사한지 평가하는 지표를 정리해본다. 3D reconstruction 작업에서 predicted cloud가 ground truth cloud와 얼마나 비슷한지(얼마나 잘 구성되었는지) 평가하기 위한 지표는 다양하다. 포인트 클라우드는 순서가 없기 때문에(unordered) 두 포인트 간의 거리를 직접 계산하는 많은 손실 함수($\ell_2$ 거리 등)는 부적절하다. 예.. 2024. 5. 29. 이전 1 다음
