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[논문스터디] PointNet++: Deep hierarchical feature learning on point sets in a metric space
local feature를 PointNet에 추가해보자multi scale로 학습해서 잘 combine해서 결과는 똑같이 내면서 local feature도 utilise해보자PointNet에서는 local structure를 잘 capture하지 못함근데 local s
[논문스터디] PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
Point cloud는 irregular한 geometric data라서 보통 3D voxel grid나 collection of image로 변환해서 사용함이거 불필요하게 voluminous함 그래서 여기서는 directly point를 다루는 neural netwo
[논문스터디] Semantic Graph Based Place Recognition for 3D Point Clouds
3d 포인트 클라우드에서 Occulsion 및 viewpoint변화, place recognition에 강인한 descriptortor를 생성하는것이 어려움대부분 로컬 아니면 글로벌 아니면 통계적 특징을 사용함이 페이퍼에서는 human perspective에 ㄱㅣ반해서
[WIP] ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual–Inertial, and Multimap
너무 빠르게 이해되면 흥미가 식는 관계로 멈춰있..
[WIP] ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras
너무 빠르게 이해되면 흥미가 식는 사유로 멈춰있음
[WIP] PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space
이런식으로 시리즈로 나오면 다 안읽고는 못넘어가는 병에 걸렸지만 시리즈로 나오면 다 정리 못하는 병에도 걸려서
[WIP] PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
라이다관련 읽으면 계속 언급돼서 읽은거
[WIP] Semantic KITTI: A Dataset for Semantic Scene Understanding of LiDAR Sequences
뭐 하려고 데이터셋 써보려다가 뭔가 찾으려고 논문 찾아보다가 정리하려던거같은데 모르겠다
[WIP] Deep SORT: SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING WITH A DEEP ASSOCIATION METRIC
SORT보고나니까 후속작이 있길래 읽고 정리하던거
[WIP] Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation
혼자서 공부한다고 정리하다가 만건지 다 한건지 일단 백업
[논문스터디] LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping
라이다 이너셜 오도메트리 논문 정리. 금방 이해돼서 무난히 읽었는데 LIO 논문은 더 봐야할것같음
[논문스터디] KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
포인트 클라우드 컨볼루션 커널관련 논문 정리. 논문의 시각 자료의 정석느낌
[논문 스터디] iSAM2: Incremental Smoothing and Mapping Using the Bayes Tree
계속 레퍼런스로 달려서 궁금해서 읽어본 슬램 백엔드 논문 정리. 확실히 재미있긴 했다
[WIP] ORB SLAM 2
안되는줄알고 이짓저짓했지만 내 잘못이었고 어찌저찌 고쳐서 됐지만 결국 orbslam3으로 넘어가서 끝까지 안 쓴 무언가