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기술

KPConv

KPConv기술
영문
Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
명칭
KPConv
연산 이름
Kernel Point Convolution
커널 구성
공간상의 커널 점과 가중치
KPConv는 공간에 놓인 커널 점을 기준으로 이웃 점의 특징을 처리하는 점군 합성곱이다. 고정된 영상 격자 없이 점군에 직접 적용하며 커널 점의 위치를 조정하는 변형 가능한 구성도 제공한다.

불규칙한 위치의 입력

영상 화소는 규칙적인 격자에 있지만 점군의 위치와 밀도는 불규칙할 수 있다. KPConv는 복셀 등 중간 표현으로 바꾸지 않고 공간상의 커널 점 주변의 입력을 활용한다. 커널 점의 배치와 실제 센서가 관측한 점의 배치는 다른 개념이다.

커널 위치의 예

중심을 원점으로 두고 커널 점 하나가 (1,0,0)에 있다고 하자. 입력 점 (1.1,0,0)은 그 커널 점에서 0.1만큼 떨어져 있다. 커널 점이 이동하면 어떤 입력이 가까운지도 달라진다. 이는 위치 관계의 예이며 실제 영향 함수의 모양과 반경을 정하는 수치는 아니다.

고정과 변형 가능한 구성

고정된 커널 점을 사용하는 구성과 국소 기하에 맞게 커널 위치를 학습하는 구성을 구분한다. 더 유연한 배치가 모든 작업에서 항상 더 높은 정확도를 뜻하지는 않는다. 샘플링과 점 밀도의 변화도 이웃에서 얻는 정보에 영향을 준다.

효율과 평가

점 수와 커널 점 수, 이웃 탐색 범위에 따라 비용이 달라진다. 분류와 분할을 같은 평가로 취급하지 않고 점 밀도와 누락 및 회전 조건을 확인한다. 공간상의 위치를 쓴다는 사실만으로 임의의 회전에 대해 정확한 불변성이 보장되는 것은 아니다.

관련 문서

PointNet / DGCNN / Point Transformer / 합성곱 신경망 / DUSt3R / 점유 네트워크