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洞見 - 3D 형상 복원
표면 불연속성을 보존하는 보조 에지를 이용한 법선 통합
본 연구는 표면 불연속성을 명시적으로 모델링하여 정확한 깊이 지도를 복원하는 새로운 법선 통합 방법을 제안한다. 기존 방법들이 불연속성을 암묵적으로 다룬 것과 달리, 우리는 보조 에지를 도입하여 불연속성의 위치와 크기를 명시적으로 표현한다. 이를 통해 반복적인 가중치 최소 자승법과 보조 에지의 점진적 필터링을 결합한 최적화 기법을 설계하여, 작은 불연속성까지 정확하게 복원할 수 있다.
실험적 방법을 통한 희소 포인트 클라우드에서의 무감독 점유 학습
본 연구는 희소하고 노이즈가 있는 포인트 클라우드에서 점유 필드를 학습하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 포인트 클라우드와 경계면을 정렬하는 불확실성 기반 샘플링 손실과 엔트로피 기반 정규화를 통해 효과적으로 점유 필드를 학습할 수 있다.
실세계 환경에서 3D 형상 복원을 위한 객체 중심 도메인 무작위화
실세계 환경에서의 단일 뷰 3D 형상 복원을 위해 다양한 객체 외관과 배경을 무작위로 시뮬레이션하여 대규모 ⟨3D 형상, 2D 이미지⟩ 쌍 데이터를 합성하고, 이를 활용해 도메인 불변 기하학적 특징을 학습하는 것이 핵심 아이디어이다.
실세계 환경에서의 3D 형상 복원을 위한 객체 중심 도메인 무작위화
실세계 환경에서의 단일 뷰 3D 형상 복원을 위해 다양한 객체 외관과 배경을 무작위로 시뮬레이션하여 도메인 불변 기하학적 특징을 학습하는 것이 핵심 아이디어이다.
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