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[Ubuntu] Python 설치 + 여러 버전 동시 설치 본 글에서는 Python 설치 방법 4가지와 함께, 여러 버전을 선택적으로 switching하는 방법에 대해 다루고 있습니다. python 설치할 때마다 다른 방법으로 설치되어서 혼란스러운 분들을 위해 작성해보았습니다. 각각의 특징입니다.설치 타입간편한 설치가벼운 설치설치환경 저장기능그 외 단점aptOO 지원되는 python버전이 적음수동 다운로드 O 빌드 에러 발생 가능condaO O(회사에서) 라이센스 필요docker O 개인적인 상황에 따라 4가지 중 한가지를 선택해서 사용하면 됩니다. 저의 경우 집에서 취미로 코딩할 땐 conda를 사용하고, 회사에선 직접 다운로드 방식을 사용합니다. 한가지 방법으로 여러 python버전을 설치하는 것을 추천드립니다. 설치 확인 / 설치 타입 확인$ pyth.. 공감수 4 댓글수 1 2025. 1. 19.
[개념 정리] SfM(Structure from Motion) of COLMAP - 3부 1부에서는 SfM 기본 개념과 역사를 다뤘습니다. [개념 정리] SfM(Structure from Motion) of COLMAP - 1부COLMAP은 SfM(Structure from Motion)과 MVS(Multi-View Stereo)를 범용적으로 사용 할 수 있게 만든 라이브러리입니다.SfM은 이미지들을 입력으로 받아 Camera Parameter와 Point Cloud를 생성하고MVS는 'SfM 결과값'을 입xoft.tistory.com2부에서는 COLMAP SfM논문에서 제안하는 3가지 전략 Scene Graph Augmentation, Next Best View Selection, Robust and Efficient Triangulation에 대해 다뤘습니다. [개념 정리] SfM(Str.. 공감수 3 댓글수 1 2025. 1. 18.
[개념 정리] Cauchy Distribution (코시 분포) Cauchy Distribution는 확률 분포 중 하나로 다음과 같은 확률 밀도 함수를 가집니다.$x_0$ : location parameter이며 분포의 중앙값에 해당합니다.$\gamma > 0$ : scale parameter이며 분포의 폭을 결정합니다.이 분포는 Cauchy Function이라고도 합니다. 예시파란색 곡선 : $x_0 = 2$, $\gamma = 1.5$인 일반적인 Cauchy 분포입니다. 위치 $x_0 = 2$를 기준으로 대칭이고 $\gamma = 1.5$로 인해 폭이 상대적으로 넓습니다. 빨간색 곡선 : $x_0 = 0$, $\gamma = 1$인 표준 Cauchy 분포(Standard Cauchy Distribution)입니다. 위치 $x_0 = 0$를 기준으로 대칭.. 공감수 2 댓글수 1 2025. 1. 7.
[개념 정리] Cheirality Condition / Cheirality Constraint 3D computer vision이나 geometry 계산시에 등장하는 개념입니다. 카메라와 관련된 문제인 triangulation이나 stereo vision에서 사용됩니다. 수학/화학/물리학 분야에선 비대칭성을 의미하는데 이 글에선 그 의미로는 다루지 않습니다. 화학분야에선 '카이랄성'이라고 읽네요. 똑같이 쓰는게 맞는지 모르겠군요. 발음 기호로는 '카이렐러티'입니다. 용어 의미Cheirality Condition은 주어진 3D point가 주어진 카메라 앞에 있어야 한다는 조건입니다.Cheirality Constraint는 주어진 3D point가 주어진 카메라 앞에 있어야 한다는 제약입니다.Cheirality Check라고도 씁니다. 계산 방법3D point $X$를 카메라 projection 행.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 6.
[개념 정리] SfM(Structure from Motion) of COLMAP - 2부 SfM of COLMAP 1부에선 SfM의 기본 개념과 역사에 대해서 다뤘습니다. [개념 정리] SfM(Structure from Motion) of COLMAP - 1부COLMAP은 SfM(Structure from Motion)과 MVS(Multi-View Stereo)를 범용적으로 사용 할 수 있게 만든 라이브러리입니다.SfM은 이미지들을 입력으로 받아 Camera Parameter와 Point Cloud를 생성하고MVS는 'SfM 결과값'을 입xoft.tistory.com이번글 2부에선 논문에서 제시하고 있는 핵심 내용에 대해서 다뤄보고자 합니다. 전체적으로 생소한 용어를 사용합니다. 아래 글을 읽다가 이해 안되는 용어에 대해선 1부 내용을 (ctrl+f로) 참고 바랍니다. 본 글은 COLMAP.. 공감수 1 댓글수 4 2025. 1. 5.
[논문 리뷰] DiffusionGS (arXiv 2024) : Single Image-to-3D DiffusionGS: Baking Gaussian Splatting into Diffusion Denoiser for Fast and Scalable Single-stage Image-to-3D Generation, Yuanhao Cai, arXiv2024 이미지 1장으로 3D를 6초만에 모델링하는 연구에 관한 내용입니다. 기존 연구 대비 퀄리티가 상당합니다.아래 그림은 Prompt View 이미지 1장으로 3D 모델을 생성한 예시입니다. Novel View1, 2는 생성된 3D모델에 카메라 포즈를 바꿔 랜더링한 이미지입니다. 프로젝트 페이지(link)에서 입체적으로 더 다양한 예시를 보고 오시길 바랍니다. Scene입력도 가능합니다. 위에 작은 이미지는 입력 이미지이고 아래 큰 이미지는 3D로 모델.. 공감수 3 댓글수 1 2025. 1. 2.
[개념 정리] Plücker coordinates (플뤼커 좌표계) 3차원상의 직선을 표현하는 방법중에 하나입니다.일반적으로 '2개 점의 위치'로 표현하거나 '점의 위치'와 '방향 벡터'로 표현하지만,Plucker coordinates에서는 '방향 벡터'와 '모멘트 벡터'로 표현합니다. (그림 출처 : link)'방향벡터'는 점 x에서 y로의 벡터 d = y - x로 계산 할 수 있습니다.'모멘트 벡터'는 점 x와 y의 외적 m = x $\times$ y으로 계산하며, 이 벡터는 원점(=m의 시작점), x, y가 포함된 평면에 수직이게 됩니다. 또한 위에 표시된 초록색 삼각형의 면적이 '모멘트 벡터'의 크기가 되는 성질을 가집니다.최종적으로 Plucker coordinates로 표현된 직선은 아래와 같이 6차원으로 표기됩니다. 예시Two Points Representa.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 1.
[개념 정리] Quaternion (쿼터니언) 회전 회전을 표현하는 방법 중 하나인 Quaternion에 대해 다뤄보겠습니다.회전을 표현하는 다른 방법인 Rotation Matrix(이전글)와 비교했을 때, Quaternion은 회전 계산량이 작으며 메모리 효율적이고, Gimbal Lock(짐벌락) 현상이 발생하지 않는 장점을 갖고 있습니다.다만 직관적으로 이해하거나 시각화기가 어렵다는 단점을 갖고 있습니다. Quaternion이란?기본적으로 Quaternion(사원수)는 4개의 실수 값을 3개의 복소수로 표현한 형태를 말합니다.$$ q=w+xi+yj+zk $$$w$ 스칼라 부분이고 $x,y,z$는 벡터부분 $i,j,k$는 허수 단위입니다. 허수(imaginary number) 는 실수만으로는 해결 할 수 없는 문제(대표적으로 음수의 제곱근문제)를 풀기.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 12. 23.
[개념 정리] Rotation Matrix (회전 행렬) Rotation Matrix는 2D 및 3D 공간에서 3D모델 또는 카메라 회전을 수행하는 데 사용됩니다. Euler AngleRotation matrix는 오일러 각(Euler Angle)을 기반으로 합니다. 물체의 회전을 나타내는 방법중에 하나입니다. (그림 : link)x, y, z 각 축을 기준으로 회전하는 각도를 사용합니다. 2D Rotation Matrix2D에서 원점을 기준으로 각도 θ만큼 반시계 방향으로 회전시키는 행렬입니다. $$ R = \begin{bmatrix} \cos\theta & -\sin\theta \\ \sin\theta & \cos\theta \end{bmatrix} $$Rotation Matrix으로 point (x,y)를 회전하는 수식은 아래와 같습니다. 점 (1,.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 12. 21.
[논문 리뷰] Long-LRM (arXiv 2024) : 3DGS 학습 1.3초 Long-LRM: Long-sequence Large Reconstruction Model for Wide-coverage Gaussian Splats, Ziwen Chen, arXiv2024 V100에서 1.3초만에 3D Gaussian Splatting parameter를 추정하는 Generalizable 모델입니다. 입력 이미지 제약은 960x540 해상도 32개까지 사용한다는 점입니다. 기존 Generalizable 연구들은 입력 이미지 제약이 1~4개까지였던 것과 비교해보면 엄청난 개선입니다. 퀄리티도 최초 3D Gaussian Splatting모델과 비교했을 때 비슷하거나 더 좋습니다. 동작 원리를 살펴보겠습니다. Overview32개 이미지를 입력받아 Mamba2+Transformer 구성된.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 12. 16.
[논문 리뷰] MesonGS (ECCV 2024) : 3D Gaussian 경량화 MesonGS: Post-training Compression of 3D Gaussians via Efficient Attribute Transformation 3D Gasussian Splatting으로 서비스하기 위해선, 속도도 중요하지만 모델 크기도 중요한 요소 중에 하나입니다. 여러 compression 기법이 적용되어 있는 연구를 소개드리고자 합니다. Overview① Pruning Gaussians : 중요하지 않은 Gaussian을 제거합니다. view-dependent, view-independent 를 둘다 고려합니다.② Voxelization : voxel로 구성된 좌표계로 만들기 위해 octree를 사용해서, Geometry compression합니다.③ Replacement : .. 공감수 6 댓글수 1 2024. 10. 6.
[논문 리뷰] TransGS (arXiv 2024) : 실시간 얼굴 editing Instant Facial Gaussians Translator for Relightable and Interactable Facial Rendering, DAFEI QIN, 11 Sep, arXiv 2024 아바타 얼굴을 고퀄리티로 realtime수준의 편집 및 랜더링하는 기법입니다.mesh와 texture로 구성된 3D avatar face asset을 3D Gaussian Splatting로 모델링(GauFace)하고, 외부 조명 및 텍스처를 real-time으로 변경 할 수 있는 모델(TransGS)을 제안하고 있습니다. 기존 방법론 및 문제점실제 사람과 같은 얼굴을 생성하는 production level의 workflow는 크게 모델링과 랜더링으로 나눌 수 있습니다.모델링의 경우 face as.. 공감수 3 댓글수 0 2024. 9. 22.
[논문 리뷰] 3DGStream (CVPR 2024) : Free-view Video 생성 3DGStream: On-the-Fly Training of 3D Gaussians for Efficient Streaming of Photo-Realistic Free-Viewpoint Videos, Jiakai Sun, CVPR 2024 Free-Viewpoint Videos(FVVs)를 생성하는 연구입니다. 풀어쓰자면, 고정된 카메라 위치에서 촬영한 Video들을 학습해서, 다양한(=자유로운) 카메라 위치에서 Video를 생성하는 연구입니다. 기존 연구 대비 상당히 빠른 속도로 학습한다는 것을 강점으로 내세우고 있습니다. Overview Stage 0 : t=0 시점의 정지 영상 대해서, 3D Gaussian Splatting으로 모델링 합니다.Stage 1 : Instant-NGP(이전글)의.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 9. 8.
[논문 리뷰] Scaffold-GS (CVPR 2024) : MLP기반 3DGS Scaffold-GS: Structured 3D Gaussians for View-Adaptive Rendering, Tao Lu, CVPR 2024 3D Gaussian Splatting(3D-GS) 후속 논문들에서 많이 언급되는 논문입니다. 때문에 어떤 논문인지 빠르게 파악하길 원하는 분들을 위해서 정리해봤습니다. 이번 논문 리뷰는 원논문 흐름을 따르지 않고, 이해하기 편하게 내용을 재구성했습니다. 문제점논문에서 언급하고 있는 기존 3D Gaussian Splatting(3D-GS) 문제점입니다.과도하게 중복된 Gaussian을 생성합니다.: 시점이나 거리에 관계없이 주어진 training 이미지를 모두 반영하기 위해, 과하게 중복된 gaussian을 생성합니다. Multi Scale을 고려하지 못.. 공감수 0 댓글수 4 2024. 8. 25.
[논문 리뷰] Grendel-GS (arXiv2024) : Multi GPU로 3DGS On Scaling Up 3D Gaussian Splatting Training, Hexu Zhao, 26 Jun arXiv2024 Multi GPU를 사용해 3D Gaussian Splatting모델로 Large Scene Reconstruction을 구성하는 방법에 관한 연구입니다.3D Gaussian Splatting(3DGS, 이전글)로 Large-scale 또는 High-resolution scene 학습시, Memory & computation bottleneck 발생하게 됩니다. 이를 어떻게 해결하는지에 대해 논문에서 소개되어 있습니다. 문제 정의문제1)1개 GPU로 Scene을 구성하는 Gaussian 갯수에 대한 제약이 있습니다. A100 40GB GPU로 Gaussian을 11.2M.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 10.
[논문 리뷰] Mip-Splatting (CVPR2024) : Anti-aliasing 기법 Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian Splatting, Zehao Yu, CVPR 2024 Novel View Synthesis(NVS) 계열의 논문들은 공통적으로 Scene을 Zoom-In, Zoom-Out 할 경우 Aliasing 현상이 발생합니다. Mip-NeRF(이전글), Mip-NeRF360(이전글)에선 NeRF모델에서 나타나는 Aliasing에 대해서 다루었습니다. 본 논문에선 3D Gaussian Splatting 모델(이전글)에서 나타나는 Aliasing을 해결 방법에 관해 다루고 있습니다. Aliasing 현상은 기본적으로 Train 이미지의 pixel단위로 학습을 하기 때문에, 카메라가 앞/뒤로 움직이는 경우 scale이 고려되지 못하기 때문에 발생합니다.. 공감수 4 댓글수 0 2024. 7. 28.
[논문 리뷰] PhysGaussian (CVPR 2024) : 물리 기반 변형 PhysGaussian: Physics-Integrated 3D Gaussians for Generative Dynamics, Tianyi Xie, CVPR 2024 물리 시뮬레이션 개념을 3D Gaussian Splatting에 적용한 연구입니다. 3D Gussian에 부피, 질량, 속도 속성을 넣고 시간에 따른 변화를 모델링하는 연구입니다. 결과물이 재밌습니다. 작동 원리를 파악해보겠습니다. Overview1) 3D Gaussian Splatting 모델을 만들 때, Anisotropic Loss로 3D Gaussian을 둥글게 만듭니다.2) Object 내부 공간을 3D Gaussian으로 채웁니다.3) Physics S.. 공감수 2 댓글수 3 2024. 7. 13.
[논문 리뷰] MASt3R (arXiv2024) : 3D기반 Image Matching 기법 Grounding Image Matching in 3D with MASt3R, Vincent Leroy, NaverLabs, arXiv 2024 일반적으로 Image Matching은 2D문제로 다뤄지고 있었습니다. 반면 이전 연구인 DUSt3R(이전글) 에서는 Transformer기반으로 두 이미지의 pixel과 3D pointmap의 correspondence 예측을 통해 3D공간상에서 Image Matching 문제를 풀었습니다. MASt3R는 DUSt3R의 후속 논문으로써, Image Matching을 3D문제로 다루면서 퀄리티를 향상시키고 속도를 개선하는 방법에 대해 다룹니다. MASt3R은 DUSt3R대비 고해상도로 많은 이미지수를 커버 할 수 있다는 것도 장점으로 내세우고 있습니다.위 그림.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 6. 30.
[개념 정리] Material Point Method (MPM) : 물리 시뮬레이션 기법 Material Point Method (MPM)는 고체, 액체, 기체 등의 물질이 어떻게 움직이고 변형되는지를 컴퓨터로 시뮬레이션하는 기법입니다. 1994년에 고체 역학 문제를 해결하기 위한 방법으로 처음 소개(link) 되었고 지속적으로 발전하고 있습니다. 이 글에서는 MPM 기본개념에 대해 설명하고자 합니다. 시뮬레이션 공간에 각 입자들은 mass(=질량), momenta(=운동량=질량x속도), stresses(=응력=물체 내부에서 발생하는 힘), external forces(=외력=외부에서 물체에 가해지는 힘)등을 변수로 가집니다. 입자들의 물리적 속성이라고 부르겠습니다. (그림 출처: link)시뮬레이션 공간을 grid로 나눕니다. 위에선 2D grid로 표현되어 있지만, 실제론 3D grid입.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 6. 29.
[논문 리뷰] VastGaussian (CVPR 2024) : Large Scene VastGaussian: Vast 3D Gaussians for Large Scene Reconstruction, Jiaqi Lin, CVPR2024 드론으로 항공샷으로 촬영한 이미지들을 3D Gaussian Splatting으로 만드는 Large Scene Reconstruction 연구입니다. Overviews1) Divid-and-conquer 방식으로 scene을 여러개의 cell로 분할하고 합치는 전략을 사용합니다.(a) scene을 격자 모양의 cell로 나눕니다.(b) cell에 여백을 줍니다. 여백 내 카메라(view point)들을 선택합니다.(c) cell 밖에 위치하지만 cell영역을 촬영한 view point들을 추가 선택합니다.(d) cell 마다 cell밖에 위치하지만.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 6. 17.
[논문 리뷰] GaussianEditor (CVPR2024) : 3D inpainting 연구 GaussianEditor: Swift and Controllable 3D Editing with Gaussian Splatting, Yiwen Chen, CVPR2024 3D Gaussian을 Editing하는 방법에 관한 논문입니다. 물체를 지정해서 제거하거나, text로 사물을 추가하거나, text로 style을 변화시킵니다. 이는 특정영역에 대해 2D가 아닌 3D로 inpainting 한다고 볼 수 있습니다. A6000 GPU로 2-7분만에 변환이 가능합니다. 빠른 속도 때문에 Editor라는 표현이 어울리네요.Style 변경 Object 추가 Object 제거 Object 제거 동작 원리를 파악해보겠습.. 공감수 4 댓글수 2 2024. 6. 9.
[논문 리뷰] GaussianPro (arXiv2024) : surface 퀄리티 향상 GaussianPro: 3D Gaussian Splatting with Progressive Propagation, Kai Cheng, arXiv2024 Overview인접 pixel 에 Depth값과 normal값을 propagation하여, surface를 깔끔하게 하고 artifact를 제거하는 기법 Problems & Approachs문제) SfM을 Large scene에 수행하면, surface에서 충분한 point cloud를 획득하지 못함접근법) MVS을 사용해서 progressive propagation 기법을 3D Gaussian densification 가이드하는데 사용 문제) 같은 gaussian이 clone 되거나 랜덤 position과 orientation으로 초기화되면 opti.. 공감수 1 댓글수 2 2024. 6. 7.
[논문 리뷰] MVSGaussian (arXiv 2024) : Generalizable 모델 MVSGaussian: Fast Generalizable Gaussian Splatting Reconstruction from Multi-View Stereo, Tianqi Liu, arXiv2024 OverviewMVS기법을 사용해서 Generalizable Gaussian Splatting을 구성하는 방법론에 관함- 학습 속도를 향상시키기 위해, 1by1 Pixel-aligned gaussian representation함- GS parameter 출력하는 CNN network를 설계함 (3D Gaussian을 explicit하게 update하지 않고 densification도 없음)- NeRF Rendering 이미지와 GS Rendering 이미지의 평균값으로 Rendering 알고리즘0) 여.. 공감수 3 댓글수 0 2024. 5. 27.
[개념 정리] Fronto Parallel Plane Fronto Parallel Plane이란?카메라 정면에 배치된 평면을 의미합니다. Fronto-parallel View라고도 합니다. 어디에 사용?여러 이미지들을 Alignment 할 때, 기준이 되는 평면으로 사용 할 수 있습니다.두개의 카메라로 depth 추출하고자 할 때, fronto-parallel plane을 가지도록 촬영하면 처리가 단순해집니다.여러장 이미지를 결합해서 하나의 큰 이미지를 만들 때, fronto-parallel plane 기준으로 촬영하면 처리가 단순해집니다. (이미지 출처 : link) 어떻게 만드는가?3D시뮬레이션 공간에선 카메라에 수평인 평면을 만들기 쉽습니다. 하지만 현실에선 카메라 렌즈에 의해 이미지 왜곡현상이 발생하며, 이 경우 fronto-parallel pl.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 26.
[논문 리뷰] MVControl (arXiv 2024) : Image+Text to 3D Controllable Text-to-3D Generation via Surface-Aligned Gaussian Splatting, Zhiqi Li, arXiv2024 Overview Text와 Condition Image(edge, depth, normal, scribble)를 입력을 가짐1) ControlNet과 MVDream으로 Multi-view 이미지 생성2) LGM으로 coarse한 3D Gaussian생성3) 2D diffusion loss와 SuGaR optimization으로 fine한 3D Gaussian생성4) Refinement을 통해 fine한 Mesh생성 Contribution- Controllable fine grained text-to-multi-view image -.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 5. 22.
[논문 리뷰] Style Gaussian (arXiv 2024) : 3DGS 스타일 변경 StyleGaussian: Instant 3D Style Transfer with Gaussian Splatting, Kunhao Liu, arXiv 2024 이번 리뷰는 개인적으로 여러 논문들을 보기 위해, 짧은 시간에 논문 파악하고 정리하는 연습을 목적으로 했습니다. 짧게 논문을 파악하고 싶은 독자들을 위한 글입니다. 요약VGG output feature 로 3D Gaussian color를 표현하도록 모델링 후에, Style Image의 VGG Feature로 Switching 함으로써 Style Transfer수행. 3DGS parameter 모두 고정하고 color만 변형함크게 Gaussian embedding, Style Transfer, RGB Decoding 3단계로 구성됨 Gaus.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 5. 20.
[개념 정리] Bundle Adjustment Bundle Adjustment란?이미지들을 입력으로 '각 이미지의 camera parameter'와 '공유되는 3d point위치'를 예측하는 알고리즘입니다. 주로 SfM과 SLAM분야에서 사용됩니다.압축해서 말하자면, 주황색 화살표 길이가 짧아지도록 빨간색점들을 이동시키는 알고리즘입니다. 상세 내용에 대해 길게 풀어 적어보겠습니다. 기본 아이디어camera paramter로 3d point를 image로 projection했을 때, 2d point들의 color차이를 최소화하는 방식으로 작동합니다. 위 그림에서 3d point $X_i$과 camera parameter $C_j$은 예측값이고, i번째 point가 j번째 camera로 projection(=π)된 2d point $u_{ij}$는 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 16.
[개념 정리] 가우스-뉴턴 (Gauss-Newton) 최적화 기법 개요입력 데이터($x$)와 모델 매개변수($\beta$)에 관한 함수 $f(x,\beta)$에 대해 관측된 데이터($y$)간의 차이의 제곱을 최소화하는 문제(Nonlinear Least Squares Problem, 아래 수식)를 해결 할 때 사용하는 방법 중에 하나입니다. $$ S(\beta) = \sum_{i=1}^n (y_i - f(x_i, \beta))^2 $$찾고자하는 값은 모델 매개변수 변화량($\Delta \beta$)입니다. $$ S(\beta + \Delta \beta) = \sum_{i=1}^n (y_i - f(x_i, \beta + \Delta \beta))^2 $$Gauss-Newton은 $\Delta \beta$ 를 미분해서 극소값을 찾는 방식으로 해를 찾게됩니다. 언제 사용하.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 15.
[개념 정리] Image Projection 과 matrix 3D point를 2D pixel로 변환하는 Image Projection방법에 관해 소개합니다. 1. Camera 좌표계로 변환(임의점이 원점인) World 좌표계에서 (카메라가 원점인) Camera 좌표계로 변환합니다.좌표계의 축을 회전(=Rotation변환)시키고 원점을 이동(=Translation변환)합니다.Matrix연산을 통해, 회전, 이동이 가능합니다. 설명을 위해 2D좌표계의 변환을 나타냈으며, 각 행렬은 A에 해당합니다. $$ P_c = AP_w $$$ P_c = TRP_w $ (1)$ P_c = [R|T]P_w $ (2)$ P_c = RP_w + T $ (3)3가지 형태가 될 수 있습니다. 분야마다 다른 방식으로 표기합니다.(1)은 단순히 R와 T에 대해 m.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 7.
[개념 정리] SfM(Structure from Motion) of COLMAP - 1부 COLMAP은 SfM(Structure from Motion)과 MVS(Multi-View Stereo)를 범용적으로 사용 할 수 있게 만든 라이브러리입니다.SfM은 이미지들을 입력으로 받아 Camera Parameter와 Point Cloud를 생성하고MVS는 'SfM 결과값'을 입력으로 받아 3D 모델을 Reconstruction합니다. 2016년에 만들어진 알고리즘인데 글 작성 시점인 2024년에도 3D Reconstruction 분야에서 큰 비중으로 사용되고 있습니다. 본 글에서는 COLMAP에서 소개하고 있는 SfM 논문인 Structure-from-Motion Revisited (CVPR2016) 에 대해 다루고자합니다.총 2개 글로 구성하였으며, 1부는 SfM의 역사와 개념에 대해 다루고, .. 공감수 6 댓글수 7 2024. 5. 3.

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