하이레벨적으로 아직도 헷갈리는 것 같아서 정리해보았다. 즉, Convolution Filter들이 단계별로 복잡한 특징을 뽑아내고, 마지막에 그 특징들을 조합해 ' 컵'. '사람' 과 같은 클래스를 알아맞히는 방법이 어떻게 진행되는거지? 일단 CNN 큰 흐름Input : 이미지를 픽셀 단위로 입력 받음.Feature Extraction : 여러 단계의 Convolution과 Pooling을 거치면서, 이미지 안의 'Features'들 예를 들어, edges, textures, shapes 들을 뽑아냄.Classification : 마지막에 Fully Connected Layer(FC Layer)나 Global Average Pooling 등을 통해 "이 이미지의 최종 feature vector가 어떤 c..
[논문 리뷰] PSNet: A Style Transfer Network for Point Cloud Stylization on Geometry and Color
Abstract Point cloud에 대한 neural style transfer method를 제시했다. 일종의 stylization으로 point cloud 기반의 데이터의 feature vector를 의미하는 content representation과 Gram-based style representation을 조정해서 얻었다고 한다. 이것들은 pretrained된 PointNet-based classifcation network에서 얻은 것들임. Gram-based style representation은 뒤의 gram matrix 계산법처럼 채널 간의 위치, 상관관계를 익히기에 포인트 클라우드 데이터의 전역적 통계적 속성만을 학습한다. 즉, 포인트의 개수나 순서에 불변하다는 것이다. 더 풀어쓰자면..