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통찰 - 포인트 클라우드 처리 및 분석
정확하고 신뢰할 수 있는 다중 인스턴스 포인트 클라우드 등록을 위한 인스턴스 인식 대응 관계 학습
복잡한 장면에서 개별 인스턴스의 기하학적 구조를 고려하여 정확한 대응 관계를 추출함으로써 강력한 다중 인스턴스 포인트 클라우드 등록 성능을 달성할 수 있다.
직접 슈퍼포인트 매칭을 통한 강력한 포인트 클라우드 등록 기준선
직접 슈퍼포인트 매칭을 통해 강력하고 효율적인 포인트 클라우드 등록 기준선을 제시한다.
다양한 포인트 클라우드 조각들의 확산 및 전역 최적화를 통한 효율적인 모자이킹
제안된 프레임워크는 부분적으로 겹치는 포인트 클라우드 세트를 통합된 좌표계로 정렬하는 새로운 방법을 제시한다. 핵심은 ODIN이라는 학습 기반 쌍대 등록 알고리즘으로, 확산 기반 프로세스를 통해 쌍대 상관 행렬을 제거하여 매칭 정확도를 높인다. 또한 전역 회전 평균, 강건한 번역 재추정, 번역 최적화, 확산 기반 자세 그래프 최적화 등의 단계를 거쳐 최종적으로 정합된 포인트 클라우드를 출력한다.
실제 데이터 없이 합성 데이터로 학습한 포인트 기반 딥러닝 네트워크를 이용한 산림 분할
실제 데이터 수집의 어려움을 해결하기 위해 합성 데이터를 이용하여 포인트 기반 딥러닝 네트워크를 학습하고, 실제 산림 데이터에 적용하여 효과적인 분할 성능을 달성하고자 한다.
