3D Vision

3차원 데이터는 x,y,z 같은 좌표를 갖는다

3D Representations: Point Cloud, Voxel, Mesh

컴퓨터를 통해서 3D 데이터를 어떻게 만들어야 되나

시멘틱 vs 신텍스

Raw data

• Point cloud
  • Unstructured
• Range image
  • 텝스이미지의 스캔한 이미지
• Polygon soup
  • 폴리곤

Surfaces

• Mesh
  • 폴리곤 삼각형으로 되어 있는것
  • 꼭 이어져있지 않다
• Subdivision
  • 점점 더 작은 폴리곤으로 나누어지는것
• Parametric
• Implicit

Solids

• Voxels
• BSP tree
  • 바이너리 트리
• CSG
• Sweep

High-level structures

• Scene graph
  • 리프노드의 모음
• Skeleton
• Application specific

Point Cloud Classification

• point net
  • Multi-Layer Perceptron (MLP)
• PointNet++
  • 포인트넷은 로컬 스트럭처를 캡쳐하지 못한 문제
• point transformer
  • 포인트넷의 문제를 해결하기 위해 제안된 모델
  • 트렌스포머 구조를 3d에도 잘 활용한다

Point Cloud Registration

• 3D surface registration
  • Gauss Newton algorithm
  • chain rule
• point set registration
  • sparse convolution
    • 특정 위치에서만 컨블러션을 수행함
  • u-shape network

참조

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