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이은지 (서울대학교) 강이삭 (서울대학교) 김민우 (서울대학교) 박선지 (서울대학교) 조남익 (서울대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2020 추계학술대회
발행연도
2020.11
수록면
72 - 75 (4page)

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조립 부품 이미지에 해당하는 3D CAD 모델 매칭 기술은 최근 로봇 조립 기술의 발전으로 필요성이 대두되고 있다. 이미지 기반 3 차원 모델 매칭 연구는 진행되어 왔지만 가구 부품 이미지와는 특성이 다른 RGB 이미지나 스케치 이미지를 다루는 접근들이었다. 딥러닝을 사용하는 스케치 이미지 기반 3 차원 물체 연구에서는 대부분 3 차원 이미지를 다각도에서 렌더링한 view 이미지들에서 feature 를 추출하고 pooling 하여 하나의 feature 를 출력한다. 그러나 기존의 view pooling 방식은 단순한 평균 방식으로, 부품 이미지에 따른 view 를 반영하기에는 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 조립 부품 이미지 기반 3 차원 물체 검색을 위해 query 부품 이미지에 따라 다른 view 이미지에 집중할 수 있는 방식의 attentional view pooling 을 제안한다. 또한 조립 부품 데이터의 특성 상 class 당 CAD 모델이 하나인 상황이므로 학습 데이터가 터무니없이 부족하여 이를 해결하기 위한 학습 데이터 증강 방법을 제안한다. 실험은 의자 부품 11가지에 대해 진행하였고 이를 통해 제안하는 방식의 성능을 입증하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 조립 부품 이미지 기반 3차원 물체 검색 방법
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론
참고문헌

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