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PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

IntroductionPointnet++은 기본적으로 Pointnet의 단점을 보완하기 위해 나온 방법이다. 기존 Pointnet은 구조 특성상 점들을 독립적으로 처리하기 때문에 local structure을 파악하지 못한다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 저자는 입력된 데이터를 중첩된 영역으로 나누고, 그 위에 Pointnet을 반복적으로 적용함으로서 local feature를 학습한다. 지금까지 다른 후속 연구들에서도 계속 사용되고 있는 방법론인 만큼 효과는 보장되었다고 볼 수 있겠다. 끄적끄적1) Pointnet은 전제 점 집합을 하나로 요약하지만, Pointnet++은 점들을 hierarchical(계층적)으로 그룹화하고 점점 더 큰 local region을 추상화 함.2) 구조는 여러개..

Paper/Point Cloud 2025.05.10
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"끝까지 가면 내가 다 이겨" Computer Vision, Deep Learning, Autonomous Driving

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conputer vision, segmentation, computer vision, lidar, 포인트 클라우드, TRANSFORMER, Point Cloud, 라이다, 컴퓨터 비전, octformer, 딥러닝, lidar],

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