논문링크 : https://arxiv.org/pdf/2003.08934v2.pdf 읽은이유 : DBARF라는 신기하게 생긴 논문을 읽기 위해서 사전지식으로 NeRF가 필요한 듯해서 읽게 되었다. 이해정도 : ⭐ [⭐개념 ⭐⭐제대로 읽음 ⭐⭐⭐ 코드까지 이해] 📌 Summary of Contribution 더보기 In summary, our technical contribution An approach for representing continuous scenes with complex geometry and materials as 5D neural radiance fields, parameterized as basic MLP networks. A differentiable rendering procedu..
- Robot이 물체를 집기 위한 방법은 어떤 것이 있을까? 2-finger 에서부터 5-finger 그리고 suction gripper등 다양한 방식으로 물체를 집을 수 있을 것이다. 다양한 방법 중에 2-finger를 이용하는 방법에서 파지점을 어떻게 고를 것인지 공부해 볼 것이다. "Vision-based Robotic Grasping From Object Localization, Object Pose Estimation to Grasp Estimation for Parallel Grippers: A Review" 에서는 2D방식에서 부터 3D 방식 Grasp pose를 찾는 방식까지 다양한 접근에 대해서 리뷰 해 주고 있다. Challenges and Future Directions 만을 번역하자..
Abstract, Introduction 사실 여러방면으로 논문을 이해하기 미숙한 시절에 읽은 논문이라 글이 난잡하다..(물론 지금도 비슷하지만) 다른 사람의 견해나 이 분야를 알기 시작하신 분이라면 https://1ch0.tistory.com/m/83 이 글에서 추천하는 survey를 읽어보면 아주 도움이 될 것이다 전통으로 6D pose estimation은 3D model과 이미지의 feature point를 매칭함 이미지의 각 픽셀에 대한 물체의 label을 예측한다 - 각 픽셀의 unit vector를 예측함으로써 물체의 중심을 2D pixel 조정한다. semantic label을 사용함으로써 물체의 중심과 카메라까지의 거리를 예측할 수 있다. 고유의 알고 있는 카메라를 추정함으로써 2D ob..
PointNet : Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 요약 본 논문은 보통 Pointcloud를 CNN에서 Input data로 사용할 때 voxel이나 Image로 변환하는 방법을 사용하지만, 논문에서는 Pointcloud를 그대로 적용할 수 있는 방법을 설명한다. Input data 가 Pointcloud일 때 해결 해야할 문제들! 1) Unordered : Point들은 정렬되있지 않는다. - 따라서 이미지의 픽셀 배열이나 Volumetric grid, Voxel 배열과 다름 - PointCloud는 point 집합으로 이루어져 있어서 정렬이 없다. 2) interatcion among Points : 각 poin..
