국소 대응을 통한 검색
장면이나 물체 전체의 표현만 정렬하면 내부의 세부 구조에 대한 감독이 약할 수 있다. CrossWeave는 이차원 패치와 삼차원 점의 희소한 연결을 학습 신호로 사용한다.
두 검색 수준의 공동 처리
장면 수준이나 인스턴스 수준의 대조 목적 없이 국소 대응 감독으로 두 종류 검색을 학습하는 구성을 제시했다. 하나의 모델에서 장면을 찾는 일과 특정 물체를 찾는 일을 함께 수행한다.
최적 수송 기반 특징 집계
정렬된 특징 위에 최적 수송 기반 집계기를 적용한다. 구조적으로 중복된 영역을 묶어 표현 용량을 의미가 다른 국소 특징에 더 활용하도록 한다.
실제 실내 자료에서의 평가
ScanNet과 3RScan에서 장면 및 인스턴스 검색을 비교했다. 희소 대응 감독이 효과적인 설정을 보인 결과이며, 대응 자료의 품질과 검색 후보 범위는 성능 해석에 필요한 조건이다.
관련 문서
ScanNet / 3RScan과 RIO / 최적 수송 / 점군 / 영상 검색 / 기하 정합