3d detection
[paper review] DSVT: Dynamic Sparse Voxel Transformer with Rotated Sets 논문리뷰
안녕하세요. 이번 포스팅은 lidar 3D detection model중 하나로 Transformer를 활용한 DSVT라는 논문입니다. 논문에서 가장 내세우는 것 중에 하나는 기존의 많은 lidar model들이 sparse conv를 처리하기 위해 custom cuda kernel (spconv등)을 사용하여 model deployment에 상당한 제약이 있었는데, DSVT는 standard transformer로 이루어져있어서 배포에 상당히 용이하다는 점입니다. Transformer에 대한 대략적인 이해는 아래의 포스팅 참고하세요. [Transformer] Transformer & Vision 안녕하세요. 이번 ML관련 포스팅에서는 Transformer관련하여 포스팅하겠습니다. 이미 나온지 꽤 오래되..
[3D Detection] Code 분석 (1) : PV-RCNN, SECOND 편
안녕하세요. 이번 포스팅은 3D Detection 코드를 리뷰하도록 하겠습니다. 코드 베이스는 아래의 OpenPCDet를 사용하였습니다. 이론적인 설명은 아래 포스팅 참고하세요 [paper review] PV-RCNN, PV-RCNN ++ 논문 리뷰안녕하세요. 후니대디입니다. PV-RCNN, PV-RCNN++를 이번 포스팅에서 다루겠습니다. PV-RCNN PV-RCNN은 PointVoxel-RCNN은 줄임말로 3D voxel과 point-based을 모두 사용하는 프레임워크를 제시합니다. 대부분의 기jaehoon-daddy.tistory.com 요약하면 기존의 voxel-based의 detection은 ROI-pooling단계 or Head단계에서 sparse한 특징때문에 bbox의 위치를 정확하고 미세..
[paper review] SSDA3D 논문 리뷰
안녕하세요. 이번 포스팅은 SSDA3D라는 pointcloud 3D detection 모델의 Domain Adaptation관련 논문을 리뷰하겠습니다. AAAI에 publish된 해당 논문은 이전에 포스팅한 DA과는 다르게 최소의 target data의 label을 필요로 합니다. [paper review]Density-Insensitive Unsupervised Domain Adaption on 3D Object Detection 논문 리뷰 (model generalization) 이번 포스팅은 3D object detection에서 DA(domain adaptation)에 관련된 DUDA논문의 리뷰입니다. 해당 논문의 문제정의부터 보면 최근 3D Object Detection (좀 더 자세하게는 po..
[paper review] PointNet++ 논문 리뷰
안녕하세요. PointNet++ 논문 리뷰 시작하겠습니다. 시작하기전에 PoinetNet++의 전신인 PointNet리뷰를 먼저 참고해주세요. [paper revew] pointnet 논문 리뷰 이번 포스팅은 3D pointcloud detection의 고전 pointnet를 보겠습니다. PointNet pointnet은 딥러닝을 사용한 pointcloud detection 분야의 고전으로 현재 많은 알고리즘의 토대가 되는 논문입니다. 우선 3D pointcloud jaehoon-daddy.tistory.com 기존 PointNet의 문제 기존의 PointNet은 이전의 방법론에 비해 월등한 성과를 이뤄냈지만 단점이 존재합니다. unordered 의 특성을 해결하기 위해 point마다 MLP로 구성된 m..
[paper revew] pointnet 논문 리뷰
이번 포스팅은 3D pointcloud detection의 고전 pointnet를 보겠습니다. PointNet pointnet은 딥러닝을 사용한 pointcloud detection 분야의 고전으로 현재 많은 알고리즘의 토대가 되는 논문입니다. 우선 3D pointcloud의 성질부터 이해할 필요가 있는데, unordered point set이라는 점입니다. image는 픽셀이라는 정해진 discrete한 공간에 있다면 pointcloud는 유클리드 공간이라는 continuous한 공간에 있습니다. 그래서 많은 다른 알고리즘들이 voxel grid를 만들어서 마치 image처럼 처리를 합니다. 즉, pointcloud를 뉴럴넷으로 detection문제를 해결하기 위해서는 1. unordered 2. in..