# 3D Vision
[DL] Point Transformer - indoor segmentation
Point Transformer(ICCV, 2021) PointNet Point Transformer에 앞서 PointNet를 먼저 살펴보자면, 구조는 아래 그림과 같다. 먼저 classification Network를 거치는데, input cloud points가
Camera Pose & Camera Calibration
본 포스트는 Flexible Camera Calibration By Viewing a Plane From Unknown Orientations Zhang et al. ICCV 1999를 참고하였다.
Pinhole Camera & Camera Calibration
핀홀 카메라는 무엇일까? 핀홀 카메라는 렌즈를 사용하지 않고 작은 구멍을 통해 빛을 받아 들여 촬영하는 사진기이다. 현대의 카메라야 당연히 렌즈가 있지만, 이 핀홀 카메라를 통해 수학적으로 가장 간단한 모델링할
2D Homography
왜 2d homography가 중요한가? 2020년 ECCV에 발표된 NeRF(Neural Radiance Fields)를 기점으로 3D Vision 분야는 어마어마한 주목을 받았다.3D Vision의 여러 연구를 살펴보면서 느낀 것은 카메라, 좌표계, 그리고 전통적인
[3D Computer Vision, Lecture 5] Camera models and calibration
What is camera?: 카메라란 3D world와 2D image를 mapping하는 과정이다. 이를 projection이라 한다. 이번 강의에서는 central projection 모델을 탐구한다. focal length만큼 떨어저 있는 평면을 이미지 평면이라
[3D Computer Vision, Lecture 4] Robust homography estimation
강의 목표1\. Homography의 존재를 보임2\. algebraic, geometric, and Sampson errors를 설명하고, Homography estimation에 적용한다3\. RANSAC 알고리즘을 이용하여 robust estimation을 가능하
Poselib Library 소개 및 p3P, p6L 구현 코드 분석
Poselib Library는 카메라 pose estimation을 위한 minimal solver를 모아둔 collection입니다. Main focus는 여러 종류의 correspondences(e.g point-point, point-line, line-point
[3D Computer Vision, Lecture 2] Rigid body motion and 3D projective geometry
이번 part 강의의 목표는 다음과 같다SE(3) group의 개념과 3차원 공간에서 rigid body transformation의 개념을 알아야한다$\\mathbb{P}^3$에서의 평면과 점들을 표현하고, point-plane duality에 대해서 설명한다$\\m
[3D Computer Vision, Lecture 1] 2D and 1D projective geometry
What is Projective Geometry? 실제로 사영변환(projection)을 거치고 나면 몇가지 기하학적 특성이 보존되지 않는 것이 있다. 예를 들면 끝없이 펼쳐진 도로를 찍은 사진이 있다고 하면, 사진에서는 도로의 양끝선들이 끝에서 만나는 것처럼 보이
[3D Computer Vision, Lecture 8] Absolute pose estimation from points or lines
이번 강의의 목표는 다음과 같다1\. perspective-n-point(PnP) camera pose estimation problem을 정의2\. n-point 혹은 2D-3D correspondences를 이용하여 uncalibrated camera의 camera
3D Computer Vision Lecture 12 (part1) Generalized Cameras
본 포스트는 NUS대학의 3D Computer Vision 강의 (prof. Gim-Hee LEE)의 강의와 lecture slides의 내용을 인용하였습니다기존의 pinhole camera 모델은 한 점에서 rays가 모임반면에 generalized(non-centr
Solutions to Minimal Generalized Relative Pose Problems
본 논문은 고전적인? 논문이라 할 수 있지만, 6개의 점을 이용하여 2개의 generalized 카메라의 relative한 pose를 구하는 방법을 제시한 논문이라 할 수 있음.Generalized camera: 핀홀카메라와 달리 ray가 중심으로 모이지는 않는 모델.
Point RCNN
Point RCNN은 raw 3D Point Cloud로부터 3D object detection을 하도록 한다. (흔한 object detection처럼 stage1: 3D Proposal prediction → stage 2: Proposal Refinement의 과
[논문 공부] PointNet
Point Cloud란? 3D 공간을 나타내고자 할때 사용을 하는 기하학적인 구조물이라고 할 수 있다.일반적으로 point cloud 를 사용해서 연구를 하는 등의 과정을 위해서는 정육면체 모양의 voxel grid로 변형을 한다거나 collection of imag
Bundle Adjustment
Bundle Adjustment : 다시점 이미지들로부터 복원된 3차원 공간의 특징점(Visual keypoint)들의 위치를 기반으로 3D points의 위치와 카메라 pose를 최적화하는 기법이다. 아래 그림에서 보듯이 bundle of ray, 즉 ray들을 보정
3D Vision(NUS) - Lecture 4
$x\\in \\mathbb{P}^2=\\begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ 1\\end{bmatrix}$에서 $x\\in \\mathbb{P}^3=\\begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \\ 1 \\end{bmatrix}$가 되
3D Vision(NUS) - Lecture 3
Euclidean space 내의 모든 point $p \\in \\mathbb{E}^3$는 three cartesian coordinates를 가지는 $\\mathbb{R}^3$ 내의 point와 동일하다.Euclidean space에서 vector $v$는 두 개의