[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
Tags
- 3D Reconstruction 8
- knowledge distillation 6
- 6DoF pose estimation 5
- zero-shot 4
- camera pose estimation 4
- sensor fusion 4
- robot vision 3
- point cloud registration 3
- 3D Gaussian Splatting 3
- Depth Anything 3
- monocular depth estimation 3
- DINOv2 3
- multi-view geometry 3
- point tracking 3
- 3D reconstruction 3
- SLAM 3
- self-supervised learning 3
- ViT 3
- state estimation 3
- PnP 2
- ICP 2
- SAM-6D 2
- foundation model 2
- epipolar geometry 2
- MVS 2
- 6D pose estimation 2
- Transformer 2
- DUSt3R 2
- semi-supervised learning 2
- synthetic data 2
- CoTracker 2
- optical flow 2
- object tracking 2
- depth estimation 2
- neural implicit representation 2
- stereo matching 2
- cost volume 2
- information matrix 2
- manipulation 1
- AprilTag 1
- ArUco 1
- LINEMOD 1
- FPFH 1
- TEASER++ 1
- FoundationPose 1
- PPO 1
- reinforcement learning 1
- policy gradient 1
- TRPO 1
- camera calibration 1
- feature matching 1
- RANSAC 1
- triangulation 1
- SfM 1
- bundle adjustment 1
- COLMAP 1
- point cloud 1
- outlier removal 1
- downsampling 1
- TSDF 1
- voxel 1
- marching cubes 1
- mesh 1
- NeRF 1
- novel view synthesis 1
- Kabsch 1
- calibration 1
- point set registration 1
- SVD 1
- SAM 1
- point matching 1
- FlashAttention 1
- attention 1
- GPU 1
- tiling 1
- pointmap 1
- MASt3R 1
- image matching 1
- visual localization 1
- self-training 1
- pseudo label 1
- motion estimation 1
- transformer 1
- pseudo-labeling 1
- pose refinement 1
- VGGT 1
- MapAnything 1
- metric depth estimation 1
- structure from motion 1
- visual geometry 1
- permutation equivariance 1
- object pose tracking 1
- synthetic data generation 1
- contrastive learning 1
- P3P 1
- EPnP 1
- SQPnP 1
- 3D scene understanding 1
- SE(3) equivariance 1
- instance matching 1
- 3D change detection 1
- EfficientSAM 1
- object rearrangement 1
- pose estimation 1
- zero-shot generalization 1
- LiDAR odometry 1
- degeneracy 1
- dynamic scene understanding 1
- change detection 1
- factor graph 1
- metric-semantic mapping 1
- open-vocabulary segmentation 1
- promptable segmentation 1
- video segmentation 1
- DINO 1
- representation learning 1
- data curation 1
- DINOv3 1
- Gram anchoring 1
- vision foundation model 1
- disparity 1
- SGM 1
- RAFT-Stereo 1
- IGEV 1
- FoundationStereo 1
- covariance 1
- Hessian 1
- Fisher information 1
- least squares 1
- Kalman filter 1
- information filter 1
- EKF 1
- Bayes filter 1
- localization 1
- SE(3) 1
- Lie group 1
- pose uncertainty 1
- covariance propagation 1
- adjoint 1
- error-state Kalman filter 1
- 6DoF pose 1
- Covariance Intersection 1
- decentralized estimation 1
- consistency 1
- multi-robot localization 1
3D Reconstruction
[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
[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
knowledge distillation
[논문리뷰] DINOv3: Self-supervised Learning for Vision at Scale (Meta AI, 2025)
7B ViT와 Gram anchoring으로 dense feature 붕괴를 잡고 frozen backbone만으로 종합 SOTA를 달성한 SSL foundation model
[논문리뷰] DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision (TMLR 2024)
curated LVD-142M 데이터와 개선된 iBOT 기반 recipe로 ViT-g(1.1B)를 학습하고 distillation로 전파해 OpenCLIP를 넘어선 범용 visual feature
[논문리뷰] DINO: Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers (ICCV 2021)
label 없는 self-distillation로 ViT를 학습해 attention map에 segmentation이 창발하고 k-NN 분류 78.3%에 도달하는 DINO
[논문리뷰] CoTracker3: Simpler and Better Point Tracking by Pseudo-Labelling Real Videos (ICCV 2025)
기존 tracker들을 teacher로 삼아 real video에 pseudo-label을 달고 1,000배 적은 데이터로 SOTA를 넘는 단순화된 point tracker CoTracker3 논문 리뷰
[논문리뷰] Depth Anything 3: Recovering the Visual Space from Any Views (2025)
depth와 ray map을 최소 prediction target으로 삼아 plain transformer 하나로 any-view geometry를 통일한 Depth Anything 3 논문 리뷰
[논문리뷰] Depth Anything V2 (NeurIPS 2024)
실측 label을 전부 synthetic 이미지로 바꾸고 62M pseudo-labeled 실사 이미지로 증류해 정밀도와 robustness를 함께 잡은 Depth Anything V2 논문 리뷰
6DoF pose estimation
[논문리뷰] GoTrack: Generic 6DoF Object Pose Refinement and Tracking (CVPRW 2025)
optical flow로 model-to-frame과 frame-to-frame registration을 결합해 unseen object의 6DoF pose를 정제·추적하는 GoTrack 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
zero-shot
[논문리뷰] Depth Anything V2 (NeurIPS 2024)
실측 label을 전부 synthetic 이미지로 바꾸고 62M pseudo-labeled 실사 이미지로 증류해 정밀도와 robustness를 함께 잡은 Depth Anything V2 논문 리뷰
[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
[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] Model-based Zero-shot 6DoF 추정: FoundationPose & SAM-6D
CAD·참조 이미지만으로 novel object의 6DoF를 추정하는 FoundationPose와 SAM-6D
camera pose estimation
[공부] PnP 풀이법 총정리: P3P, DLT, EPnP, IPPE, SQPnP
P3P부터 DLT, EPnP, IPPE, SQPnP까지 자주 쓰이는 PnP 풀이법의 원리와 정확도·복잡도 비교
[논문리뷰] π³: Permutation-Equivariant Visual Geometry Learning (ICLR 2026)
기준 view를 없애고 permutation-equivariant 구조로 affine-invariant pose와 scale-invariant point map을 예측하는 π³ 논문 리뷰
[논문리뷰] VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer (CVPR 2025)
camera·depth map·point map·3D point track을 단일 feed-forward transformer의 forward 한 번으로 예측하는 3D vision 통합 모델 VGGT 논문 리뷰
[논문리뷰] Depth Anything 3: Recovering the Visual Space from Any Views (2025)
depth와 ray map을 최소 prediction target으로 삼아 plain transformer 하나로 any-view geometry를 통일한 Depth Anything 3 논문 리뷰
sensor fusion
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 4: Covariance Intersection
상관을 모르는 두 추정치를 합칠 때 정보 덧셈이 무너지는 이유, Covariance Intersection의 식·consistency 증명·ω 선택, Split CI와 ICI, SE(3) pose fusion 적용
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 3: SE(3) Pose 불확실성과 6DoF Pose Fusion
SE(3)의 exp/log와 접공간 Gaussian, left/right perturbation, adjoint 기반 covariance 전파, error-state KF, 6DoF pose fusion
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 2: Kalman Filter와 Information Filter
Bayes filter에서 Kalman filter 유도, Kalman gain의 정보 가중 평균 해석, information filter의 덧셈 update와 다중 센서 fusion, EKF consistency
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 1: Gaussian 불확실성, Information Matrix, Hessian
covariance와 information matrix의 이중성, least squares Hessian이 곧 information matrix인 이유(Laplace 근사, Fisher 정보)
robot vision
[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] 로봇 비전을 위한 3D Reconstruction: 학습 로드맵
기초 기하학부터 point cloud·voxel·mesh, NeRF·3DGS까지 이어지는 3D Reconstruction 학습 트리
[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
point cloud registration
[논문리뷰] GenZ-ICP: Generalizable and Degeneracy-Robust LiDAR Odometry Using an Adaptive Weighting (RA-L 2025)
point-to-plane과 point-to-point residual을 평면성 비율 기반 adaptive weight로 결합해 복도 degeneracy에 강건한 LiDAR odometry 논문 리뷰
[논문리뷰] Living Scenes: Multi-object Relocalization and Reconstruction in Changing 3D Environments (CVPR 2024)
SE(3)-equivariant 표현 하나로 시간차 scan의 instance matching·registration·reconstruction을 함께 푸는 MoRE² 논문 리뷰
[공부] point cloud 정합 기반 6DoF 추정: ICP, FPFH, TEASER++
ICP·FPFH+RANSAC·TEASER++로 관측 point cloud를 모델에 정합하는 registration 기반 6DoF 추정
3D Gaussian Splatting
[논문리뷰] 3DGS-CD: 3D Gaussian Splatting-based Change Detection for Physical Object Rearrangement (RA-L 2025)
3DGS novel view 렌더링과 EfficientSAM zero-shot 분할로 재배치된 물체의 3D mask와 6D pose 변화를 추정하는 change detection 논문 리뷰
[논문리뷰] Depth Anything 3: Recovering the Visual Space from Any Views (2025)
depth와 ray map을 최소 prediction target으로 삼아 plain transformer 하나로 any-view geometry를 통일한 Depth Anything 3 논문 리뷰
[공부] 3D Reconstruction ⑤ 신경망 기반 표현: NeRF vs 3DGS
volume rendering의 NeRF와 rasterization의 3DGS, 신경망 기반 연속 표현 비교
Depth Anything
[논문리뷰] Depth Anything 3: Recovering the Visual Space from Any Views (2025)
depth와 ray map을 최소 prediction target으로 삼아 plain transformer 하나로 any-view geometry를 통일한 Depth Anything 3 논문 리뷰
[논문리뷰] Depth Anything V2 (NeurIPS 2024)
실측 label을 전부 synthetic 이미지로 바꾸고 62M pseudo-labeled 실사 이미지로 증류해 정밀도와 robustness를 함께 잡은 Depth Anything V2 논문 리뷰
[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
monocular depth estimation
[논문리뷰] Depth Anything 3: Recovering the Visual Space from Any Views (2025)
depth와 ray map을 최소 prediction target으로 삼아 plain transformer 하나로 any-view geometry를 통일한 Depth Anything 3 논문 리뷰
[논문리뷰] Depth Anything V2 (NeurIPS 2024)
실측 label을 전부 synthetic 이미지로 바꾸고 62M pseudo-labeled 실사 이미지로 증류해 정밀도와 robustness를 함께 잡은 Depth Anything V2 논문 리뷰
[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
DINOv2
[논문리뷰] DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision (TMLR 2024)
curated LVD-142M 데이터와 개선된 iBOT 기반 recipe로 ViT-g(1.1B)를 학습하고 distillation로 전파해 OpenCLIP를 넘어선 범용 visual feature
[논문리뷰] GoTrack: Generic 6DoF Object Pose Refinement and Tracking (CVPRW 2025)
optical flow로 model-to-frame과 frame-to-frame registration을 결합해 unseen object의 6DoF pose를 정제·추적하는 GoTrack 논문 리뷰
[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
multi-view geometry
[논문리뷰] MapAnything: Universal Feed-Forward Metric 3D Reconstruction (3DV 2026)
이미지와 선택적 geometric 입력에서 factored representation으로 metric 3D를 직접 회귀하는 통합 feed-forward 모델 MapAnything 논문 리뷰
[논문리뷰] VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer (CVPR 2025)
camera·depth map·point map·3D point track을 단일 feed-forward transformer의 forward 한 번으로 예측하는 3D vision 통합 모델 VGGT 논문 리뷰
[논문리뷰] Depth Anything 3: Recovering the Visual Space from Any Views (2025)
depth와 ray map을 최소 prediction target으로 삼아 plain transformer 하나로 any-view geometry를 통일한 Depth Anything 3 논문 리뷰
point tracking
[논문리뷰] VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer (CVPR 2025)
camera·depth map·point map·3D point track을 단일 feed-forward transformer의 forward 한 번으로 예측하는 3D vision 통합 모델 VGGT 논문 리뷰
[논문리뷰] CoTracker3: Simpler and Better Point Tracking by Pseudo-Labelling Real Videos (ICCV 2025)
기존 tracker들을 teacher로 삼아 real video에 pseudo-label을 달고 1,000배 적은 데이터로 SOTA를 넘는 단순화된 point tracker CoTracker3 논문 리뷰
[논문리뷰] CoTracker: It is Better to Track Together (ECCV 2024)
track 간 attention과 support point로 여러 점을 jointly 추적해 occlusion에 강한 transformer 기반 point tracker CoTracker 논문 리뷰
3D reconstruction
[논문리뷰] π³: Permutation-Equivariant Visual Geometry Learning (ICLR 2026)
기준 view를 없애고 permutation-equivariant 구조로 affine-invariant pose와 scale-invariant point map을 예측하는 π³ 논문 리뷰
[논문리뷰] MapAnything: Universal Feed-Forward Metric 3D Reconstruction (3DV 2026)
이미지와 선택적 geometric 입력에서 factored representation으로 metric 3D를 직접 회귀하는 통합 feed-forward 모델 MapAnything 논문 리뷰
[논문리뷰] VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer (CVPR 2025)
camera·depth map·point map·3D point track을 단일 feed-forward transformer의 forward 한 번으로 예측하는 3D vision 통합 모델 VGGT 논문 리뷰
SLAM
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 1: Gaussian 불확실성, Information Matrix, Hessian
covariance와 information matrix의 이중성, least squares Hessian이 곧 information matrix인 이유(Laplace 근사, Fisher 정보)
[논문리뷰] Khronos: A Unified Approach for Spatio-Temporal Metric-Semantic SLAM in Dynamic Environments (RSS 2024)
단기 dynamics와 장기 변화를 object fragment factorization으로 통합해 실시간 4D spatio-temporal map을 만드는 Khronos 논문 리뷰
[논문리뷰] GenZ-ICP: Generalizable and Degeneracy-Robust LiDAR Odometry Using an Adaptive Weighting (RA-L 2025)
point-to-plane과 point-to-point residual을 평면성 비율 기반 adaptive weight로 결합해 복도 degeneracy에 강건한 LiDAR odometry 논문 리뷰
self-supervised learning
[논문리뷰] DINOv3: Self-supervised Learning for Vision at Scale (Meta AI, 2025)
7B ViT와 Gram anchoring으로 dense feature 붕괴를 잡고 frozen backbone만으로 종합 SOTA를 달성한 SSL foundation model
[논문리뷰] DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision (TMLR 2024)
curated LVD-142M 데이터와 개선된 iBOT 기반 recipe로 ViT-g(1.1B)를 학습하고 distillation로 전파해 OpenCLIP를 넘어선 범용 visual feature
[논문리뷰] DINO: Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers (ICCV 2021)
label 없는 self-distillation로 ViT를 학습해 attention map에 segmentation이 창발하고 k-NN 분류 78.3%에 도달하는 DINO
ViT
[논문리뷰] DINOv3: Self-supervised Learning for Vision at Scale (Meta AI, 2025)
7B ViT와 Gram anchoring으로 dense feature 붕괴를 잡고 frozen backbone만으로 종합 SOTA를 달성한 SSL foundation model
[논문리뷰] DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision (TMLR 2024)
curated LVD-142M 데이터와 개선된 iBOT 기반 recipe로 ViT-g(1.1B)를 학습하고 distillation로 전파해 OpenCLIP를 넘어선 범용 visual feature
[논문리뷰] DINO: Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers (ICCV 2021)
label 없는 self-distillation로 ViT를 학습해 attention map에 segmentation이 창발하고 k-NN 분류 78.3%에 도달하는 DINO
state estimation
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 4: Covariance Intersection
상관을 모르는 두 추정치를 합칠 때 정보 덧셈이 무너지는 이유, Covariance Intersection의 식·consistency 증명·ω 선택, Split CI와 ICI, SE(3) pose fusion 적용
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 2: Kalman Filter와 Information Filter
Bayes filter에서 Kalman filter 유도, Kalman gain의 정보 가중 평균 해석, information filter의 덧셈 update와 다중 센서 fusion, EKF consistency
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 1: Gaussian 불확실성, Information Matrix, Hessian
covariance와 information matrix의 이중성, least squares Hessian이 곧 information matrix인 이유(Laplace 근사, Fisher 정보)
PnP
[공부] PnP 풀이법 총정리: P3P, DLT, EPnP, IPPE, SQPnP
P3P부터 DLT, EPnP, IPPE, SQPnP까지 자주 쓰이는 PnP 풀이법의 원리와 정확도·복잡도 비교
[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
ICP
[논문리뷰] GenZ-ICP: Generalizable and Degeneracy-Robust LiDAR Odometry Using an Adaptive Weighting (RA-L 2025)
point-to-plane과 point-to-point residual을 평면성 비율 기반 adaptive weight로 결합해 복도 degeneracy에 강건한 LiDAR odometry 논문 리뷰
[공부] point cloud 정합 기반 6DoF 추정: ICP, FPFH, TEASER++
ICP·FPFH+RANSAC·TEASER++로 관측 point cloud를 모델에 정합하는 registration 기반 6DoF 추정
SAM-6D
[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] Model-based Zero-shot 6DoF 추정: FoundationPose & SAM-6D
CAD·참조 이미지만으로 novel object의 6DoF를 추정하는 FoundationPose와 SAM-6D
foundation model
[논문리뷰] SAM 3: Segment Anything with Concepts (ICLR 2026)
noun phrase와 exemplar prompt로 concept의 모든 instance를 검출·분할·추적하는 promptable concept segmentation 모델 SAM 3 논문 리뷰
[공부] Model-based Zero-shot 6DoF 추정: FoundationPose & SAM-6D
CAD·참조 이미지만으로 novel object의 6DoF를 추정하는 FoundationPose와 SAM-6D
epipolar geometry
[공부] Stereo Matching: 원리부터 고전 알고리즘, 학습 기반, Foundation Model까지
disparity 기하 원리, SGM(SGBM), cost volume CNN과 RAFT/IGEV, FoundationStereo까지 stereo matching 방법론 총정리
[공부] 3D Reconstruction ① 기초 기하학: camera calibration과 다중 시점 기하학
카메라 투영 모델·calibration·epipolar geometry·RANSAC·triangulation까지, 두 시점 3D 복원의 기하학
MVS
[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
[공부] 3D Reconstruction ② SfM·MVS: 이미지 뭉치에서 dense 3D까지, 전통 파이프라인
SfM(incremental·bundle adjustment)과 MVS로 이어지는 전통 3D reconstruction 파이프라인
6D pose estimation
[논문리뷰] FoundationPose: Unified 6D Pose Estimation and Tracking of Novel Objects (CVPR 2024)
CAD model 유무와 무관하게 novel object의 6D pose estimation과 tracking을 하나의 framework로 통합한 FoundationPose 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
Transformer
[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
DUSt3R
[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
semi-supervised learning
[논문리뷰] CoTracker3: Simpler and Better Point Tracking by Pseudo-Labelling Real Videos (ICCV 2025)
기존 tracker들을 teacher로 삼아 real video에 pseudo-label을 달고 1,000배 적은 데이터로 SOTA를 넘는 단순화된 point tracker CoTracker3 논문 리뷰
[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
synthetic data
[논문리뷰] FoundationStereo: Zero-Shot Stereo Matching (CVPR 2025)
1M 합성 데이터셋과 monocular prior 적응, disparity transformer로 zero-shot stereo matching을 실현한 논문 리뷰
[논문리뷰] Depth Anything V2 (NeurIPS 2024)
실측 label을 전부 synthetic 이미지로 바꾸고 62M pseudo-labeled 실사 이미지로 증류해 정밀도와 robustness를 함께 잡은 Depth Anything V2 논문 리뷰
CoTracker
[논문리뷰] CoTracker3: Simpler and Better Point Tracking by Pseudo-Labelling Real Videos (ICCV 2025)
기존 tracker들을 teacher로 삼아 real video에 pseudo-label을 달고 1,000배 적은 데이터로 SOTA를 넘는 단순화된 point tracker CoTracker3 논문 리뷰
[논문리뷰] CoTracker: It is Better to Track Together (ECCV 2024)
track 간 attention과 support point로 여러 점을 jointly 추적해 occlusion에 강한 transformer 기반 point tracker CoTracker 논문 리뷰
optical flow
[논문리뷰] GoTrack: Generic 6DoF Object Pose Refinement and Tracking (CVPRW 2025)
optical flow로 model-to-frame과 frame-to-frame registration을 결합해 unseen object의 6DoF pose를 정제·추적하는 GoTrack 논문 리뷰
[논문리뷰] CoTracker: It is Better to Track Together (ECCV 2024)
track 간 attention과 support point로 여러 점을 jointly 추적해 occlusion에 강한 transformer 기반 point tracker CoTracker 논문 리뷰
object tracking
[논문리뷰] SAM 3: Segment Anything with Concepts (ICLR 2026)
noun phrase와 exemplar prompt로 concept의 모든 instance를 검출·분할·추적하는 promptable concept segmentation 모델 SAM 3 논문 리뷰
[논문리뷰] GoTrack: Generic 6DoF Object Pose Refinement and Tracking (CVPRW 2025)
optical flow로 model-to-frame과 frame-to-frame registration을 결합해 unseen object의 6DoF pose를 정제·추적하는 GoTrack 논문 리뷰
depth estimation
[논문리뷰] FoundationStereo: Zero-Shot Stereo Matching (CVPR 2025)
1M 합성 데이터셋과 monocular prior 적응, disparity transformer로 zero-shot stereo matching을 실현한 논문 리뷰
[논문리뷰] π³: Permutation-Equivariant Visual Geometry Learning (ICLR 2026)
기준 view를 없애고 permutation-equivariant 구조로 affine-invariant pose와 scale-invariant point map을 예측하는 π³ 논문 리뷰
neural implicit representation
[논문리뷰] Living Scenes: Multi-object Relocalization and Reconstruction in Changing 3D Environments (CVPR 2024)
SE(3)-equivariant 표현 하나로 시간차 scan의 instance matching·registration·reconstruction을 함께 푸는 MoRE² 논문 리뷰
[논문리뷰] FoundationPose: Unified 6D Pose Estimation and Tracking of Novel Objects (CVPR 2024)
CAD model 유무와 무관하게 novel object의 6D pose estimation과 tracking을 하나의 framework로 통합한 FoundationPose 논문 리뷰
stereo matching
[공부] Stereo Matching: 원리부터 고전 알고리즘, 학습 기반, Foundation Model까지
disparity 기하 원리, SGM(SGBM), cost volume CNN과 RAFT/IGEV, FoundationStereo까지 stereo matching 방법론 총정리
[논문리뷰] FoundationStereo: Zero-Shot Stereo Matching (CVPR 2025)
1M 합성 데이터셋과 monocular prior 적응, disparity transformer로 zero-shot stereo matching을 실현한 논문 리뷰
cost volume
[공부] Stereo Matching: 원리부터 고전 알고리즘, 학습 기반, Foundation Model까지
disparity 기하 원리, SGM(SGBM), cost volume CNN과 RAFT/IGEV, FoundationStereo까지 stereo matching 방법론 총정리
[논문리뷰] FoundationStereo: Zero-Shot Stereo Matching (CVPR 2025)
1M 합성 데이터셋과 monocular prior 적응, disparity transformer로 zero-shot stereo matching을 실현한 논문 리뷰
information matrix
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 4: Covariance Intersection
상관을 모르는 두 추정치를 합칠 때 정보 덧셈이 무너지는 이유, Covariance Intersection의 식·consistency 증명·ω 선택, Split CI와 ICI, SE(3) pose fusion 적용
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 1: Gaussian 불확실성, Information Matrix, Hessian
covariance와 information matrix의 이중성, least squares Hessian이 곧 information matrix인 이유(Laplace 근사, Fisher 정보)
manipulation
[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
AprilTag
[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
ArUco
[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
LINEMOD
[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
FPFH
[공부] point cloud 정합 기반 6DoF 추정: ICP, FPFH, TEASER++
ICP·FPFH+RANSAC·TEASER++로 관측 point cloud를 모델에 정합하는 registration 기반 6DoF 추정
FoundationPose
[공부] Model-based Zero-shot 6DoF 추정: FoundationPose & SAM-6D
CAD·참조 이미지만으로 novel object의 6DoF를 추정하는 FoundationPose와 SAM-6D
PPO
[논문리뷰] PPO: Proximal Policy Optimization Algorithms (2017)
clipped surrogate objective로 TRPO의 안정성을 1차 최적화만으로 달성한 PPO 논문 리뷰
reinforcement learning
[논문리뷰] PPO: Proximal Policy Optimization Algorithms (2017)
clipped surrogate objective로 TRPO의 안정성을 1차 최적화만으로 달성한 PPO 논문 리뷰
policy gradient
[논문리뷰] PPO: Proximal Policy Optimization Algorithms (2017)
clipped surrogate objective로 TRPO의 안정성을 1차 최적화만으로 달성한 PPO 논문 리뷰
TRPO
[논문리뷰] PPO: Proximal Policy Optimization Algorithms (2017)
clipped surrogate objective로 TRPO의 안정성을 1차 최적화만으로 달성한 PPO 논문 리뷰
camera calibration
[공부] 3D Reconstruction ① 기초 기하학: camera calibration과 다중 시점 기하학
카메라 투영 모델·calibration·epipolar geometry·RANSAC·triangulation까지, 두 시점 3D 복원의 기하학
feature matching
[공부] 3D Reconstruction ① 기초 기하학: camera calibration과 다중 시점 기하학
카메라 투영 모델·calibration·epipolar geometry·RANSAC·triangulation까지, 두 시점 3D 복원의 기하학
RANSAC
[공부] 3D Reconstruction ① 기초 기하학: camera calibration과 다중 시점 기하학
카메라 투영 모델·calibration·epipolar geometry·RANSAC·triangulation까지, 두 시점 3D 복원의 기하학
triangulation
[공부] 3D Reconstruction ① 기초 기하학: camera calibration과 다중 시점 기하학
카메라 투영 모델·calibration·epipolar geometry·RANSAC·triangulation까지, 두 시점 3D 복원의 기하학
SfM
[공부] 3D Reconstruction ② SfM·MVS: 이미지 뭉치에서 dense 3D까지, 전통 파이프라인
SfM(incremental·bundle adjustment)과 MVS로 이어지는 전통 3D reconstruction 파이프라인
bundle adjustment
[공부] 3D Reconstruction ② SfM·MVS: 이미지 뭉치에서 dense 3D까지, 전통 파이프라인
SfM(incremental·bundle adjustment)과 MVS로 이어지는 전통 3D reconstruction 파이프라인
COLMAP
[공부] 3D Reconstruction ② SfM·MVS: 이미지 뭉치에서 dense 3D까지, 전통 파이프라인
SfM(incremental·bundle adjustment)과 MVS로 이어지는 전통 3D reconstruction 파이프라인
point cloud
[공부] 3D Reconstruction ③ point cloud: 노이즈 제거와 downsampling
outlier 필터와 voxel downsampling으로 point cloud를 다듬는 전처리 기법
outlier removal
[공부] 3D Reconstruction ③ point cloud: 노이즈 제거와 downsampling
outlier 필터와 voxel downsampling으로 point cloud를 다듬는 전처리 기법
downsampling
[공부] 3D Reconstruction ③ point cloud: 노이즈 제거와 downsampling
outlier 필터와 voxel downsampling으로 point cloud를 다듬는 전처리 기법
TSDF
[공부] 3D Reconstruction ④ voxel·volume 표현: TSDF와 Marching Cubes
부호 거리로 표면을 담는 TSDF와 삼각형 mesh를 뽑아내는 Marching Cubes
voxel
[공부] 3D Reconstruction ④ voxel·volume 표현: TSDF와 Marching Cubes
부호 거리로 표면을 담는 TSDF와 삼각형 mesh를 뽑아내는 Marching Cubes
marching cubes
[공부] 3D Reconstruction ④ voxel·volume 표현: TSDF와 Marching Cubes
부호 거리로 표면을 담는 TSDF와 삼각형 mesh를 뽑아내는 Marching Cubes
mesh
[공부] 3D Reconstruction ④ voxel·volume 표현: TSDF와 Marching Cubes
부호 거리로 표면을 담는 TSDF와 삼각형 mesh를 뽑아내는 Marching Cubes
NeRF
[공부] 3D Reconstruction ⑤ 신경망 기반 표현: NeRF vs 3DGS
volume rendering의 NeRF와 rasterization의 3DGS, 신경망 기반 연속 표현 비교
novel view synthesis
[공부] 3D Reconstruction ⑤ 신경망 기반 표현: NeRF vs 3DGS
volume rendering의 NeRF와 rasterization의 3DGS, 신경망 기반 연속 표현 비교
Kabsch
[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
calibration
[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
point set registration
[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
SVD
[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
SAM
[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
point matching
[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
FlashAttention
[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
attention
[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
GPU
[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
tiling
[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
pointmap
[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
MASt3R
[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
image matching
[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
visual localization
[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
self-training
[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
pseudo label
[논문리뷰] Depth Anything V2 (NeurIPS 2024)
실측 label을 전부 synthetic 이미지로 바꾸고 62M pseudo-labeled 실사 이미지로 증류해 정밀도와 robustness를 함께 잡은 Depth Anything V2 논문 리뷰
motion estimation
[논문리뷰] CoTracker: It is Better to Track Together (ECCV 2024)
track 간 attention과 support point로 여러 점을 jointly 추적해 occlusion에 강한 transformer 기반 point tracker CoTracker 논문 리뷰
transformer
[논문리뷰] CoTracker: It is Better to Track Together (ECCV 2024)
track 간 attention과 support point로 여러 점을 jointly 추적해 occlusion에 강한 transformer 기반 point tracker CoTracker 논문 리뷰
pseudo-labeling
[논문리뷰] CoTracker3: Simpler and Better Point Tracking by Pseudo-Labelling Real Videos (ICCV 2025)
기존 tracker들을 teacher로 삼아 real video에 pseudo-label을 달고 1,000배 적은 데이터로 SOTA를 넘는 단순화된 point tracker CoTracker3 논문 리뷰
pose refinement
[논문리뷰] GoTrack: Generic 6DoF Object Pose Refinement and Tracking (CVPRW 2025)
optical flow로 model-to-frame과 frame-to-frame registration을 결합해 unseen object의 6DoF pose를 정제·추적하는 GoTrack 논문 리뷰
VGGT
[논문리뷰] VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer (CVPR 2025)
camera·depth map·point map·3D point track을 단일 feed-forward transformer의 forward 한 번으로 예측하는 3D vision 통합 모델 VGGT 논문 리뷰
MapAnything
[논문리뷰] MapAnything: Universal Feed-Forward Metric 3D Reconstruction (3DV 2026)
이미지와 선택적 geometric 입력에서 factored representation으로 metric 3D를 직접 회귀하는 통합 feed-forward 모델 MapAnything 논문 리뷰
metric depth estimation
[논문리뷰] MapAnything: Universal Feed-Forward Metric 3D Reconstruction (3DV 2026)
이미지와 선택적 geometric 입력에서 factored representation으로 metric 3D를 직접 회귀하는 통합 feed-forward 모델 MapAnything 논문 리뷰
structure from motion
[논문리뷰] MapAnything: Universal Feed-Forward Metric 3D Reconstruction (3DV 2026)
이미지와 선택적 geometric 입력에서 factored representation으로 metric 3D를 직접 회귀하는 통합 feed-forward 모델 MapAnything 논문 리뷰
visual geometry
[논문리뷰] π³: Permutation-Equivariant Visual Geometry Learning (ICLR 2026)
기준 view를 없애고 permutation-equivariant 구조로 affine-invariant pose와 scale-invariant point map을 예측하는 π³ 논문 리뷰
permutation equivariance
[논문리뷰] π³: Permutation-Equivariant Visual Geometry Learning (ICLR 2026)
기준 view를 없애고 permutation-equivariant 구조로 affine-invariant pose와 scale-invariant point map을 예측하는 π³ 논문 리뷰
object pose tracking
[논문리뷰] FoundationPose: Unified 6D Pose Estimation and Tracking of Novel Objects (CVPR 2024)
CAD model 유무와 무관하게 novel object의 6D pose estimation과 tracking을 하나의 framework로 통합한 FoundationPose 논문 리뷰
synthetic data generation
[논문리뷰] FoundationPose: Unified 6D Pose Estimation and Tracking of Novel Objects (CVPR 2024)
CAD model 유무와 무관하게 novel object의 6D pose estimation과 tracking을 하나의 framework로 통합한 FoundationPose 논문 리뷰
contrastive learning
[논문리뷰] FoundationPose: Unified 6D Pose Estimation and Tracking of Novel Objects (CVPR 2024)
CAD model 유무와 무관하게 novel object의 6D pose estimation과 tracking을 하나의 framework로 통합한 FoundationPose 논문 리뷰
P3P
[공부] PnP 풀이법 총정리: P3P, DLT, EPnP, IPPE, SQPnP
P3P부터 DLT, EPnP, IPPE, SQPnP까지 자주 쓰이는 PnP 풀이법의 원리와 정확도·복잡도 비교
EPnP
[공부] PnP 풀이법 총정리: P3P, DLT, EPnP, IPPE, SQPnP
P3P부터 DLT, EPnP, IPPE, SQPnP까지 자주 쓰이는 PnP 풀이법의 원리와 정확도·복잡도 비교
SQPnP
[공부] PnP 풀이법 총정리: P3P, DLT, EPnP, IPPE, SQPnP
P3P부터 DLT, EPnP, IPPE, SQPnP까지 자주 쓰이는 PnP 풀이법의 원리와 정확도·복잡도 비교
3D scene understanding
[논문리뷰] Living Scenes: Multi-object Relocalization and Reconstruction in Changing 3D Environments (CVPR 2024)
SE(3)-equivariant 표현 하나로 시간차 scan의 instance matching·registration·reconstruction을 함께 푸는 MoRE² 논문 리뷰
SE(3) equivariance
[논문리뷰] Living Scenes: Multi-object Relocalization and Reconstruction in Changing 3D Environments (CVPR 2024)
SE(3)-equivariant 표현 하나로 시간차 scan의 instance matching·registration·reconstruction을 함께 푸는 MoRE² 논문 리뷰
instance matching
[논문리뷰] Living Scenes: Multi-object Relocalization and Reconstruction in Changing 3D Environments (CVPR 2024)
SE(3)-equivariant 표현 하나로 시간차 scan의 instance matching·registration·reconstruction을 함께 푸는 MoRE² 논문 리뷰
3D change detection
[논문리뷰] 3DGS-CD: 3D Gaussian Splatting-based Change Detection for Physical Object Rearrangement (RA-L 2025)
3DGS novel view 렌더링과 EfficientSAM zero-shot 분할로 재배치된 물체의 3D mask와 6D pose 변화를 추정하는 change detection 논문 리뷰
EfficientSAM
[논문리뷰] 3DGS-CD: 3D Gaussian Splatting-based Change Detection for Physical Object Rearrangement (RA-L 2025)
3DGS novel view 렌더링과 EfficientSAM zero-shot 분할로 재배치된 물체의 3D mask와 6D pose 변화를 추정하는 change detection 논문 리뷰
object rearrangement
[논문리뷰] 3DGS-CD: 3D Gaussian Splatting-based Change Detection for Physical Object Rearrangement (RA-L 2025)
3DGS novel view 렌더링과 EfficientSAM zero-shot 분할로 재배치된 물체의 3D mask와 6D pose 변화를 추정하는 change detection 논문 리뷰
pose estimation
[논문리뷰] 3DGS-CD: 3D Gaussian Splatting-based Change Detection for Physical Object Rearrangement (RA-L 2025)
3DGS novel view 렌더링과 EfficientSAM zero-shot 분할로 재배치된 물체의 3D mask와 6D pose 변화를 추정하는 change detection 논문 리뷰
zero-shot generalization
[논문리뷰] FoundationStereo: Zero-Shot Stereo Matching (CVPR 2025)
1M 합성 데이터셋과 monocular prior 적응, disparity transformer로 zero-shot stereo matching을 실현한 논문 리뷰
LiDAR odometry
[논문리뷰] GenZ-ICP: Generalizable and Degeneracy-Robust LiDAR Odometry Using an Adaptive Weighting (RA-L 2025)
point-to-plane과 point-to-point residual을 평면성 비율 기반 adaptive weight로 결합해 복도 degeneracy에 강건한 LiDAR odometry 논문 리뷰
degeneracy
[논문리뷰] GenZ-ICP: Generalizable and Degeneracy-Robust LiDAR Odometry Using an Adaptive Weighting (RA-L 2025)
point-to-plane과 point-to-point residual을 평면성 비율 기반 adaptive weight로 결합해 복도 degeneracy에 강건한 LiDAR odometry 논문 리뷰
dynamic scene understanding
[논문리뷰] Khronos: A Unified Approach for Spatio-Temporal Metric-Semantic SLAM in Dynamic Environments (RSS 2024)
단기 dynamics와 장기 변화를 object fragment factorization으로 통합해 실시간 4D spatio-temporal map을 만드는 Khronos 논문 리뷰
change detection
[논문리뷰] Khronos: A Unified Approach for Spatio-Temporal Metric-Semantic SLAM in Dynamic Environments (RSS 2024)
단기 dynamics와 장기 변화를 object fragment factorization으로 통합해 실시간 4D spatio-temporal map을 만드는 Khronos 논문 리뷰
factor graph
[논문리뷰] Khronos: A Unified Approach for Spatio-Temporal Metric-Semantic SLAM in Dynamic Environments (RSS 2024)
단기 dynamics와 장기 변화를 object fragment factorization으로 통합해 실시간 4D spatio-temporal map을 만드는 Khronos 논문 리뷰
metric-semantic mapping
[논문리뷰] Khronos: A Unified Approach for Spatio-Temporal Metric-Semantic SLAM in Dynamic Environments (RSS 2024)
단기 dynamics와 장기 변화를 object fragment factorization으로 통합해 실시간 4D spatio-temporal map을 만드는 Khronos 논문 리뷰
open-vocabulary segmentation
[논문리뷰] SAM 3: Segment Anything with Concepts (ICLR 2026)
noun phrase와 exemplar prompt로 concept의 모든 instance를 검출·분할·추적하는 promptable concept segmentation 모델 SAM 3 논문 리뷰
promptable segmentation
[논문리뷰] SAM 3: Segment Anything with Concepts (ICLR 2026)
noun phrase와 exemplar prompt로 concept의 모든 instance를 검출·분할·추적하는 promptable concept segmentation 모델 SAM 3 논문 리뷰
video segmentation
[논문리뷰] SAM 3: Segment Anything with Concepts (ICLR 2026)
noun phrase와 exemplar prompt로 concept의 모든 instance를 검출·분할·추적하는 promptable concept segmentation 모델 SAM 3 논문 리뷰
DINO
[논문리뷰] DINO: Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers (ICCV 2021)
label 없는 self-distillation로 ViT를 학습해 attention map에 segmentation이 창발하고 k-NN 분류 78.3%에 도달하는 DINO
representation learning
[논문리뷰] DINO: Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers (ICCV 2021)
label 없는 self-distillation로 ViT를 학습해 attention map에 segmentation이 창발하고 k-NN 분류 78.3%에 도달하는 DINO
data curation
[논문리뷰] DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision (TMLR 2024)
curated LVD-142M 데이터와 개선된 iBOT 기반 recipe로 ViT-g(1.1B)를 학습하고 distillation로 전파해 OpenCLIP를 넘어선 범용 visual feature
DINOv3
[논문리뷰] DINOv3: Self-supervised Learning for Vision at Scale (Meta AI, 2025)
7B ViT와 Gram anchoring으로 dense feature 붕괴를 잡고 frozen backbone만으로 종합 SOTA를 달성한 SSL foundation model
Gram anchoring
[논문리뷰] DINOv3: Self-supervised Learning for Vision at Scale (Meta AI, 2025)
7B ViT와 Gram anchoring으로 dense feature 붕괴를 잡고 frozen backbone만으로 종합 SOTA를 달성한 SSL foundation model
vision foundation model
[논문리뷰] DINOv3: Self-supervised Learning for Vision at Scale (Meta AI, 2025)
7B ViT와 Gram anchoring으로 dense feature 붕괴를 잡고 frozen backbone만으로 종합 SOTA를 달성한 SSL foundation model
disparity
[공부] Stereo Matching: 원리부터 고전 알고리즘, 학습 기반, Foundation Model까지
disparity 기하 원리, SGM(SGBM), cost volume CNN과 RAFT/IGEV, FoundationStereo까지 stereo matching 방법론 총정리
SGM
[공부] Stereo Matching: 원리부터 고전 알고리즘, 학습 기반, Foundation Model까지
disparity 기하 원리, SGM(SGBM), cost volume CNN과 RAFT/IGEV, FoundationStereo까지 stereo matching 방법론 총정리
RAFT-Stereo
[공부] Stereo Matching: 원리부터 고전 알고리즘, 학습 기반, Foundation Model까지
disparity 기하 원리, SGM(SGBM), cost volume CNN과 RAFT/IGEV, FoundationStereo까지 stereo matching 방법론 총정리
IGEV
[공부] Stereo Matching: 원리부터 고전 알고리즘, 학습 기반, Foundation Model까지
disparity 기하 원리, SGM(SGBM), cost volume CNN과 RAFT/IGEV, FoundationStereo까지 stereo matching 방법론 총정리
FoundationStereo
[공부] Stereo Matching: 원리부터 고전 알고리즘, 학습 기반, Foundation Model까지
disparity 기하 원리, SGM(SGBM), cost volume CNN과 RAFT/IGEV, FoundationStereo까지 stereo matching 방법론 총정리
covariance
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 1: Gaussian 불확실성, Information Matrix, Hessian
covariance와 information matrix의 이중성, least squares Hessian이 곧 information matrix인 이유(Laplace 근사, Fisher 정보)
Hessian
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 1: Gaussian 불확실성, Information Matrix, Hessian
covariance와 information matrix의 이중성, least squares Hessian이 곧 information matrix인 이유(Laplace 근사, Fisher 정보)
Fisher information
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 1: Gaussian 불확실성, Information Matrix, Hessian
covariance와 information matrix의 이중성, least squares Hessian이 곧 information matrix인 이유(Laplace 근사, Fisher 정보)
least squares
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 1: Gaussian 불확실성, Information Matrix, Hessian
covariance와 information matrix의 이중성, least squares Hessian이 곧 information matrix인 이유(Laplace 근사, Fisher 정보)
Kalman filter
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 2: Kalman Filter와 Information Filter
Bayes filter에서 Kalman filter 유도, Kalman gain의 정보 가중 평균 해석, information filter의 덧셈 update와 다중 센서 fusion, EKF consistency
information filter
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 2: Kalman Filter와 Information Filter
Bayes filter에서 Kalman filter 유도, Kalman gain의 정보 가중 평균 해석, information filter의 덧셈 update와 다중 센서 fusion, EKF consistency
EKF
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 2: Kalman Filter와 Information Filter
Bayes filter에서 Kalman filter 유도, Kalman gain의 정보 가중 평균 해석, information filter의 덧셈 update와 다중 센서 fusion, EKF consistency
Bayes filter
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 2: Kalman Filter와 Information Filter
Bayes filter에서 Kalman filter 유도, Kalman gain의 정보 가중 평균 해석, information filter의 덧셈 update와 다중 센서 fusion, EKF consistency
localization
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 2: Kalman Filter와 Information Filter
Bayes filter에서 Kalman filter 유도, Kalman gain의 정보 가중 평균 해석, information filter의 덧셈 update와 다중 센서 fusion, EKF consistency
SE(3)
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 3: SE(3) Pose 불확실성과 6DoF Pose Fusion
SE(3)의 exp/log와 접공간 Gaussian, left/right perturbation, adjoint 기반 covariance 전파, error-state KF, 6DoF pose fusion
Lie group
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 3: SE(3) Pose 불확실성과 6DoF Pose Fusion
SE(3)의 exp/log와 접공간 Gaussian, left/right perturbation, adjoint 기반 covariance 전파, error-state KF, 6DoF pose fusion
pose uncertainty
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 3: SE(3) Pose 불확실성과 6DoF Pose Fusion
SE(3)의 exp/log와 접공간 Gaussian, left/right perturbation, adjoint 기반 covariance 전파, error-state KF, 6DoF pose fusion
covariance propagation
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 3: SE(3) Pose 불확실성과 6DoF Pose Fusion
SE(3)의 exp/log와 접공간 Gaussian, left/right perturbation, adjoint 기반 covariance 전파, error-state KF, 6DoF pose fusion
adjoint
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 3: SE(3) Pose 불확실성과 6DoF Pose Fusion
SE(3)의 exp/log와 접공간 Gaussian, left/right perturbation, adjoint 기반 covariance 전파, error-state KF, 6DoF pose fusion
error-state Kalman filter
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 3: SE(3) Pose 불확실성과 6DoF Pose Fusion
SE(3)의 exp/log와 접공간 Gaussian, left/right perturbation, adjoint 기반 covariance 전파, error-state KF, 6DoF pose fusion
6DoF pose
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 3: SE(3) Pose 불확실성과 6DoF Pose Fusion
SE(3)의 exp/log와 접공간 Gaussian, left/right perturbation, adjoint 기반 covariance 전파, error-state KF, 6DoF pose fusion
Covariance Intersection
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 4: Covariance Intersection
상관을 모르는 두 추정치를 합칠 때 정보 덧셈이 무너지는 이유, Covariance Intersection의 식·consistency 증명·ω 선택, Split CI와 ICI, SE(3) pose fusion 적용
decentralized estimation
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 4: Covariance Intersection
상관을 모르는 두 추정치를 합칠 때 정보 덧셈이 무너지는 이유, Covariance Intersection의 식·consistency 증명·ω 선택, Split CI와 ICI, SE(3) pose fusion 적용
consistency
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 4: Covariance Intersection
상관을 모르는 두 추정치를 합칠 때 정보 덧셈이 무너지는 이유, Covariance Intersection의 식·consistency 증명·ω 선택, Split CI와 ICI, SE(3) pose fusion 적용
multi-robot localization
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 4: Covariance Intersection
상관을 모르는 두 추정치를 합칠 때 정보 덧셈이 무너지는 이유, Covariance Intersection의 식·consistency 증명·ω 선택, Split CI와 ICI, SE(3) pose fusion 적용