PointNet 코드 분석을 시작하기 전

파이토치를 공부할 겸 포인트 클라우드 딥러닝 모델 중 유명한 PointNet 코드를 분석해 보도록 하겠다. 

 

공부용으로 선택한 코드는 papers with code라는 사이트에서 PointNet을 검색하여 파이토치로 구현된 코드들 중 가장 많은 스타를 받은 코드로 선택했다. 

 

papers with code의 경우 깃허브에 올라온(?) 딥러닝 모델 코드들을 모아놓은 사이트라 AI 관련해서 공부하는 사람들에게 굉장히 유용한 사이트인 것 같다. 

 

https://paperswithcode.com/paper/pointnet-deep-learning-on-point-sets-for-3d#code

Papers with Code - PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation

https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch

GitHub - fxia22/pointnet.pytorch: pytorch implementation for "PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Se

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우선 Figure를 바탕으로 딥러닝 모델 코드 구현에 초점을 두고 있기 때문에 필요한 부분만 조금씩 읽으며 정리할 것이고, 전체 논문을 제대로 읽고 정리하는 것은 나중에 기회가 되면 해보도록 하겠다. 

 

시작 전, 아키텍처를 확인할 논문 링크

https://arxiv.org/abs/1612.00593

PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation

 

아키텍처 Figure는 아래과 같다. 

 

PointNet의 코드를 살펴보면 주요 컴포넌트로 4개의 클래스로 구성되어 있다. 

1. PointNetCls
2. PointNetfeat
3. STN3d
4. STNkd

다음 포스팅부터 하나씩 다뤄보도록 하겠다.