[논문 리뷰] PointNet : Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation (0)

PointNet은 LiDAR와 같은 센서로부터 얻어진 포인트 클라우드 데이터를 해석해 object classification과 segmentation을 수행하는 심층신경망입니다. 딥 러닝 없이 차량 추적을 수행하는 예제들을 리뷰해보면 알 수 있듯, 딥 러닝 없이 이러한 작업을 수행하기는 쉽지 않을 뿐더러 유연성도 상당히 떨어집니다. Ground plane segmentation, clustering, bounding box fitting을 모두 별도로 수행해야 하며, 모두 hand-crafted 규칙에 의해 수행되기에 예외 상황에 대한 적응력이 떨어질 것임을 예상할 수 있습니다.

 

PointNet은 그러한 프로세스의 상당 부분을 인공신경망을 사용해 한 번에 처리하는 것을 목표로 합니다. 위 그림에서 볼 수 있듯 classification, part segmentation 및 semantic segmentation 등의 task에 사용할 수 있으며, 그 구조도 상대적으로 간편해 많은 관련 연구를 창출했다고 합니다. 이번 리뷰 시리즈에서는 PointNet을 이해하는 것을 목표로 포인트 클라우드의 기초부터 시작해 원리 설명까지 진행해 보려고 합니다. 다음 글에서 포인트 클라우드에 관한 기본 지식을 정리하며 시작해 보겠습니다.