회귀 대신 대응 학습
자유로운 삼차원 공간에서 이동 벡터를 직접 회귀하는 일은 학습이 어려울 수 있다. SCOOP는 점 특징 표현을 배우는 순수 대응 모델을 먼저 학습한다.
초기 흐름의 구성
원본 점과 소프트 대응으로 구한 목표 점의 차이에서 초기 흐름을 계산한다. 학습한 표현이 어느 점이 연결되는지를 판단하고, 그 좌표 차이가 운동의 출발점이 된다.
실행 중의 정교화
관측을 처리할 때 흐름 정교화 성분을 자기 지도 목적에 따라 직접 최적화한다. 대응 모델의 출력과 현재 입력에 대한 최적화를 결합하는 방식이다.
정답 흐름 없는 학습
정답 흐름 감독을 사용하지 않고 비교적 적은 학습 자료에서 모델을 학습하는 구성을 제시했다. 논문은 널리 쓰이는 자료에서 학습량과 흐름 성능을 함께 비교했다.
관련 문서
신경 장면 흐름 사전 / ZeroFlow / FLOT 장면 흐름 / PointPWC-Net / 자기 지도 학습 / 점군