이 논문은 카테고리 수준 객체 자세 정제 문제를 다룬다. 기존 방법들은 객체 형상 변화로 인한 어려움을 겪었지만, 제안 방법은 이를 해결하기 위해 다음과 같은 기술들을 도입했다:
학습 가능한 어파인 변환(LAT)을 사용하여 관찰된 점군과 형상 사전 간의 기하학적 정렬을 개선했다. LAT를 통해 네트워크가 다양한 형상 간의 기하학적 대응관계를 더 잘 학습할 수 있다.
관찰된 점군과 형상 사전 간의 정보를 효과적으로 융합하기 위해 Cross-Cloud Transformation(CCT) 메커니즘을 제안했다. CCT를 통해 두 입력 간의 정보를 더 잘 통합할 수 있다.
형상 사전 정보를 자세 오차 예측에 활용하여 성능을 향상시켰다. 기존 방법과 달리, 제안 방법은 형상 사전 정보를 회전, 이동, 크기 오차 예측에 모두 활용한다.
실험 결과, 제안 방법은 기존 최신 방법 대비 다양한 평가 지표에서 큰 폭의 성능 향상을 보였다. 특히 형상 변화가 큰 데이터셋에서도 강건한 성능을 보였다.
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Linfang Zhen... klo arxiv.org 04-18-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.11139.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä