오늘은 핀홀카메라 모델과 좌표계에 대해 이해한 내용을 간단히 정리해보려고 한다. 인턴을 시작하면서 카메라에 대해 처음 공부하고 있다. 새롭고 뜻깊은 경험이다! :D 핀홀 카메라 모델 핀홀 카메라 모델은 projection 할 때 사용하는 카메라에 대한 표준 모델이라고 생각하면 된다. 초등학교 때 배운 바늘구멍 카메라와 작동 원리가 유사하다. 아래 그림과 같이 빛을 조그마한 구멍으로 투사시켰을 때 3D 물체가 image plane에서 거꾸로 보이게 된다. 그리고 2d image의 상에서 바늘구멍까지의 거리를 f(초점거리)라고 한다. 이 f는 calibration으로 구할 수 있는 camera intrinsic 중 하나로 변하지 않는 고유값이다. 자율주행에서는 카메라를 주로 사용하고, 이렇게 전방의 3D 물..

오늘은 3D Object Detection 관련 알아둬야 할 기본 개념을 정리해보려고 합니다! 저도 공부하며 정리한 내용이라 많이 미숙할 수 있습니다 :) 주로 Point cloud를 활용한 3D Detection의 갈래에 대한 기본 개념이 정리되어 있습니다. PointCloud의 Input 표현 우선 PointCloud는 LiDAR에서 생성되는 다음과 같은 데이터 형태를 뜻합니다. 이러한 데이터의 Input은 주로 다음과 같이 $x$, $y$, $z$, $r$의 4개의 요소로 정의됩니다. 여기서 $x$, $y$, $z$는 각 point들의 3차원 좌표를 뜻하고, $r$은 LiDAR의 반사세기를 뜻합니다. 이러한 point 좌표 ( $x$, $y$, $z$, $r$ )의 상대위치를 계산할 때는 주로 $x..

오늘은 Trajectory prediction 분야에서 baseline으로 자주 쓰이는 Social- STGCNN에 대해 포스팅하려고 합니다(●'◡'●) 2020년 CVPR에 나온 논문이고, STGCNN 모델을 기반으로 하는 모델입니다. 역시 잘못된 부분이 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다 🙋🏻‍♀️ Overall Architecture 우선 Social STGCNN의 이름에 GCN (Graph Convolution Net)이 들어가는 것처럼, 이 모델은 Graph Neural Net 기반의 모델입니다. Graph Neural Net (GNN)을 간단하게 요약하자면 data에서 graph 를 형성한 후, 그 graph의 node와 edge의 구성을 인접행렬(Adjacency matrix)로 표현하며..