Author: rcvlab

RCV연구실 홈페이지 관리자 입니다.
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[2023-동계][백지오] URP를 마치며

안녕하세요. 백지오입니다.벌써 8주간의 URP를 마치고 3월부터 RCV LAB에 합류하게 되었습니다. 전역 후 한 달도 쉬지 않고 URP, 대학원 진학을 함에 있어 많은 걱정과 고민이 있었지만,…

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[2023-동계][허재연] URP를 마치며

[소개] 안녕하세요? 이번 2023년 겨울에 RCV연구실 9기 URP를 이수한 지능기전공학부 스마트기기공학전공 19학번 허재연입니다. 이 글을 읽고 계신 분은 연구자의 길을 고민중이신 분, RCV 연구실 진학을…

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[arvix 2023] TR3D: TOWARDS REAL-TIME INDOOR 3D OBJECT DETECTION

최근에 sparse 3D convolution을 이용한 3D CNN방법은, 3d point cloud 데이터를 voxel형태로 변환하여 적용하는 voxel-based approach에 견줄만한 성능을 보이면서도 memory효율이 좋아 large scale scenes에도 잘…

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[ECCV 2022] FCAF3D: Fully Convolutional Anchor-Free 3D Object Detection

본 논문에서는 FCAF3D라는 모델을 제안한다. FCAF3D는 Fully Convolutional Anchor-Free indoor 3D object detection의 줄임말로 3d object detection방법론 중 처음으로 anchor-free를 적용한 방식이다. point cloud를 입력으로…

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[CVPR 2018] Deep Depth Completion of a Single RGB-D Image

본 논문은 deep depth completion of a single rgb-d image라는 이름에서도 느껴지듯이 단일 RGB-D image의 depth channel 정보를 채우기 위한 방법을 제안하는 논문이다. 보통의 depth…

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[neurIPS 2017] PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

저번 PointNet에 이은 PointNet++이다. 이전 PointNet에 이어 같은 해에 나온 PointNet++이다. PointNet 이전에는 point sets에 대한 deep learning 연구가 거의 없었다. PointNet이 point cloud 데이터를…

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[CVPR 2017] PointNet: Deep learning on point sets for 3d classification and segmentation

원래 PointNet++을 리뷰하려고 했는데 PointNet++이 pointnet을 기반으로 하기 때문에 pointnet에 대한 이해가 필요하다고 생각하여 우선적으로 리뷰하게 되었다. point cloud data는 irregular한 format을 가진다. 이미지의 경우…

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[Arvix 2022] Boosting 3D Object Detection via Object-Focused Image Fusion

본 논문은 2022년 7월 최신 논문으로 SUN-RGB-D 데이터셋에서 SOTA를 달성한 모델이다. 기존의 point cloud만을 input으로 하는 모델들에 비해, image에서의 semantic 정보를 포함시켜 detection 성능을 boosting하기…

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[IEEE 2020] ImVoteNet: Boosting 3D Object Detection in Point Clouds with Image Votes

Facebook AI에서 19년도에 나온 VoteNet에 이어 ImVoteNet을 내놓았다. VoteNet은 3d geometry input만을 사용하여 indoor상황에서 다른 rgb-d input을 사용하는 모델보다 좋은 성능을 보였었다. 이때 ImVoteNet은 RGB…

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[ICCV 2019] Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds(VoteNet)

본 논문에서 제안하는 Votenet은 2d detector를 사용하여 feature 추출 시 정보 손실이 발생하는 것을 줄이고, surface만 나타나는 3d point cloud에서 object의 centroid를 더 잘 예측하기…

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