3D point clouds/Segmentation11 KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds 이 논문은 point cloud에 직접적으로 convolution 연산을 적용하는 논문이다. 이 논문만의 특이한 점은 grid 방식의 conv.가 아니라 kernel point 방식의 conv. 연산을 한다는 것이다. ICCV'19 https://arxiv.org/abs/1904.08889 KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds We present Kernel Point Convolution (KPConv), a new design of point convolution, i.e. that operates on point clouds without any intermediate representation. The convolution w.. 2023. 7. 4. Pointwise Convolutional Neural Networks 리뷰 이 논문은 point cloud에 직접적으로 Conv. 연산을 하는 방법을 제안한 논문이다. 즉, 본 논문에서는 pointwise convolution을 제안한다. CVPR'18 https://arxiv.org/abs/1712.05245 Pointwise Convolutional Neural Networks Deep learning with 3D data such as reconstructed point clouds and CAD models has received great research interests recently. However, the capability of using point clouds with convolutional neural network has been so far not .. 2023. 6. 28. Point Cloud Labeling using 3D Convolutional Neural Network 리뷰 이 논문은 point clouds를 voxel 형태로 다룬 초창기 논문이다. voxel 논문은 기본적으로 3D CNN을 사용하기 때문에 일반 2D 영상처리와 유사하다. ICPR' 16 https://www.cvlibs.net/projects/autonomous_vision_survey/literature/Huang2016ICPR.pdf Abstract 저자들은 3D point clouds에 대한 labeling 문제를 다룬다. 3D CNN을 기반으로한 3D point cloud labeling 전략을 소개하는데, 저자들의 접근법은 labeling problem의 prior 지식을 최소화 하고 또 segmention step과 hand crafted feature를 필요로 하지 않는다. 1. Introdu.. 2023. 6. 26. 2DPASS: 2D Priors Assisted Semantic Segmentation on LiDAR Point Clouds 리뷰 이 논문은 3D point cloud semantic segmentation 데이터셋 중 SemanticKITTI를 주로 다루는 논문이다. 요약하자면 2D image information이 point cloud information을 support하는 논문이다. ECCV'21 https://www.ecva.net/papers/eccv_2022/papers_ECCV/papers/136880668.pdf Abstract 저자들은 the 2D Priors Assisted Semantic Segmentation (2DPASS)를 제안했다. 이 방법은 point cloud의 representation learning을 boost하는 학습 전략이다. 제안된 2DPASS는 2D image의 이점을 모두 챙기고 2D-.. 2023. 5. 16. Deep Learning for 3D point Clouds: A Survey 리뷰-segmenation 3D point cloud segmentation을 해야하는 시기가 와서 본격적으로 공부를 시작해보려고 한다. 먼저 Survey부터 읽고 흐름을 파악할 예정이다. TPAMI'20 https://arxiv.org/abs/1912.12033 Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey Point cloud learning has lately attracted increasing attention due to its wide applications in many areas, such as computer vision, autonomous driving, and robotics. As a dominating technique in AI, deep learning has been.. 2023. 4. 24. 이전 1 2 다음
