[논문리뷰] Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data (CVPR 2024)
62M unlabeled 이미지 self-training과 DINOv2 feature alignment로 만든 zero-shot MDE foundation model, Depth Anything 논문 리뷰
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[논문리뷰] Grounding Image Matching in 3D with MASt3R (ECCV 2024)
matching을 3D 문제로 정식화해 DUSt3R에 local feature head와 InfoNCE loss를 더하고 Map-free localization에서 30%p 개선을 이룬 MASt3R 논문 리뷰
[논문리뷰] DUSt3R: Geometric 3D Vision Made Easy (CVPR 2024)
카메라 calibration도 pose도 없이 이미지 쌍에서 pointmap을 직접 회귀해, depth·대응·pose·3D 복원까지 기하 3D 비전 과제 전체를 하나의 모델로 푸는 DUSt3R 논문 리뷰
[논문리뷰] FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness (NeurIPS 2022)
attention의 병목을 FLOPs가 아닌 HBM 접근으로 규정하고 tiling·recomputation으로 O(N) 메모리의 exact attention을 구현한 FlashAttention 논문 리뷰
[논문리뷰] SAM-6D: Segment Anything Model Meets Zero-Shot 6D Object Pose Estimation (CVPR 2024)
SAM 기반 ISM과 background token point matching의 PEM으로 zero-shot 6D pose를 구하는 SAM-6D 논문 리뷰
[공부] 로봇 calibration을 위한 Kabsch 알고리즘: 기준점·측정점 정렬의 수학
기준점·측정점을 잇는 최적 rigid transform (R, t)을 SVD 한 번으로 구하는 Kabsch 알고리즘
[공부] 3D Reconstruction ⑤ 신경망 기반 표현: NeRF vs 3DGS
volume rendering의 NeRF와 rasterization의 3DGS, 신경망 기반 연속 표현 비교
[공부] 3D Reconstruction ④ voxel·volume 표현: TSDF와 Marching Cubes
부호 거리로 표면을 담는 TSDF와 삼각형 mesh를 뽑아내는 Marching Cubes
[공부] 3D Reconstruction ③ point cloud: 노이즈 제거와 downsampling
outlier 필터와 voxel downsampling으로 point cloud를 다듬는 전처리 기법
[공부] 3D Reconstruction ② SfM·MVS: 이미지 뭉치에서 dense 3D까지, 전통 파이프라인
SfM(incremental·bundle adjustment)과 MVS로 이어지는 전통 3D reconstruction 파이프라인
[공부] 3D Reconstruction ① 기초 기하학: camera calibration과 다중 시점 기하학
카메라 투영 모델·calibration·epipolar geometry·RANSAC·triangulation까지, 두 시점 3D 복원의 기하학
[공부] 로봇 비전을 위한 3D Reconstruction: 학습 로드맵
기초 기하학부터 point cloud·voxel·mesh, NeRF·3DGS까지 이어지는 3D Reconstruction 학습 트리
[논문리뷰] PPO: Proximal Policy Optimization Algorithms (2017)
clipped surrogate objective로 TRPO의 안정성을 1차 최적화만으로 달성한 PPO 논문 리뷰
[공부] Model-based Zero-shot 6DoF 추정: FoundationPose & SAM-6D
CAD·참조 이미지만으로 novel object의 6DoF를 추정하는 FoundationPose와 SAM-6D
[공부] point cloud 정합 기반 6DoF 추정: ICP, FPFH, TEASER++
ICP·FPFH+RANSAC·TEASER++로 관측 point cloud를 모델에 정합하는 registration 기반 6DoF 추정
[공부] 마커 & 기하 기반 6DoF 추정: fiducial marker, PnP, LINEMOD
fiducial marker와 PnP 풀이법(P3P·EPnP·IPPE), 평면 pose ambiguity, template 기반 LINEMOD까지 전통 기하 기반 6DoF 추정
[공부] 매니퓰레이터 조작을 위한 6DoF 포즈 추정: 개요와 방법론 분류
로봇 매니퓰레이션을 위한 6DoF pose 추정의 필요성과 마커·점 정합·모델 기반 세 갈래 방법론 개요