IntroductionAdaptPoint는 실제 환경에서의 포인트 클라우드 인식 성능 저하 문제를 해결하기 위해 샘플 적응형 데이터 증강(auto-augmentation) 기법을 제안한 논문이다. 기존 증강 기법은 구조를 고려하지 않은 무작위 증강이 많아, 과도하거나 부족한 강화로 이어지는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 AdaptPoint는 입력 구조를 고려한 자동 증강 방식을 도입하였다.주요 구성 요소로는 Sample-adaptive Imitator, Discriminator, Classifier이 있고 새로운 데이터셋인 ScanObjectNN-C도 제안한다.자세하 내용은 아래에서 다루겠다.끄적끄적입력 포인트 클라우드 P를 기반으로 현실적인 손상을 반영한 P′를 생성하여, 분류기의 손상 강건성(R..
