3D segmentation19 data format - xyz_intensity_rgb intensity : Intensity is a measure, collected for every point, of the return strength of the laser pulse that generated the point. It is based, in part, on the reflectivity of the object struck by the laser pulse. Reflectivity is a function of the wavelength used, which is most commonly in the near infrared 2022. 7. 23. Video Odometry vs SLAM vs SfM * SfM을 가지고 SLAM을 달성한다고 보는게 더 직관적. Structure from motion은 말 그대로 주변 물체의 구조나 센서에서 잡힌 주변 정보로 모션을 측정해서 형태를 복원하는 과정. SLAM은 simultaneous localization and mapping이어서, 현재 visual camera의 위치를 추정하는 문제이다. SLAM에서 종종 SfM을 활용하기도 하고, 딥러닝에서는 아예 다른 방식으로 풀고 있다. 2022. 7. 18. Stratified Sampling - 계층적 샘플링이란 모집단의 데이터 분포 비율을 유지하면서 데이터를 샘플링(취득)하는 것을 말한다. 예를들어, 모집단의 남녀 성비가 각각 54%, 46%라고 한다면 이 모집단에서 취득한 샘플 데이터 역시 남녀 성비가 각각 54% 46%가 되도록 하는 것. - 계층적 샘플링의 실제 활용은 학습 데이터와 테스트 데이터 또는 검증 데이터를 일정한 비율로 나눠 구분할 때 반드시 적용되어야 한다. 2022. 7. 1. NeRF(Neural radiance Fields) NeRF는 신경 네트워크를 사용해 입력된 2D 이미지를 컬렉션 기반으로 사실적인 3D 장면을 표현하고 rendering한다. NeRF에 공급할 데이터를 수집하는 것은 마치 레드 카펫 사진작가가 모든 각도에서 유명인의 의상을 캡쳐하는 것과 비슷함. 신경 네트워크에는 장면 주변의 여러 위치에서 촬영한 수십 개의 이미지와 각각의 카메라 위치가 필요하기 때문 사람이나 기타 동적인 요소가 포함된 장면들은 빨리 캡쳐될 수록 좋음. 2D 이미지 캡쳐 과정에서 움직임이 너무 많으면 AI가 생성한 3D 장면이 흐려지기 때문. NeRF는 공백을 채우고 3D 공간의 모든 지점에서 전 방향으로 방출되는 빛의 색상을 예측해 장면을 재구성하도록 작은 신경망을 훈련함. 이 기술은 일부 이미지에서 보이는 물체가 다른 이미지에서 기둥.. 2022. 7. 1. 이전 1 2 3 4 5 다음