[Booscamp Lv2]Week7-Day33. 3D understanding :: seoftware

목차
1. 강의정리
    1-1. CV - chap10. 3D understanding
2. 피어세션 정리
3. 데일리 회고 

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📜 강의 정리 

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[CV] Chapter10. 3D understanding

 

1. Seeing the world in 3D perspective

3d 세상에 살고 있으므로 3d는 매우 중요하다. 

3d가 활용되는 분야는 AR/VR, 3D printing, medical applications 등이 있다.

3d 물체는 카메라에 의해 2d로 projection 된다. 2d image가 두 방향에서 두 개가 있으면 3d로 복구할 수 있다.

📘관련 추천 도서 : Multipel View Geometry in computer vision(PDF available online)

 

✔ 3D가 컴퓨터에 어떻게 저장될까? 2D의 경우에는 2d, 3d array로 표현한다. 3d는 아래와 같은 방법이 있다.

 

✔ 3D datasets

ShapeNet

PartNet : Fine-grained dataset(part instance 구분되어 있음)

SceneNet : RGB depth synthetic indoor images 

ScanNet : 실제 scan된 것

그 외의 무인차 관련 dataset

2. 3D Tasks

✔ 3D recognition

✔ 3D segmentation

✔ 3D object detection

✔ conditional 3D generation - Mesh R-CNN

input은 2d image, output은 3d meshs of detected objects

mask R-CNN과 비슷하게 수행된다.

mesh R-CNN은 mask R-CNN에서 3d branch가 하나 추가된 것

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🙋‍♀️피어세션

 

cGAN 구현 코드에 대해 각자 어떻게 구현하고 무엇을 시도해봤는지 대화하는 시간을 갖었다.

Generator와 Discriminator의 input과 output shape을 확인하며 Discriminator의 input이 Generator의 output과 shape이 같다는 점을 새롭게 알게되었다.

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💌 이번주 회고

 

이번주는 졸업작품발표 때문에 부스트캠프에 많이 몰입하지 못했던 것 같아서 아쉽다

추석 연휴 동안 부족하다고 생각했던 부분 채워서 새로운 팀 만날게 될 때에는 공부 못했던 것 있어서 지금 아쉬운 느낌은 지우고 싶다.