초록
점 클라우드 기반 장소 인식을 위한 검색은 시각 분야에서 최근 주목받는 문제입니다. 주요 과제는 로컬 특성을 차별적인 글로벌 디스크립터로 효율적으로 인코딩하는 방법을 찾는 것입니다. 본 논문에서는 점 컨텍스트에 기반하여 각 로컬 점 특성의 중요성을 예측할 수 있는 점 컨텍스트 어텐션 네트워크(PCAN, Point Contextual Attention Network)를 제안합니다. 제안된 네트워크는 로컬 특성을 집계할 때 작업 관련 특성에 더 많은 주의를 기울일 수 있도록 합니다. 다양한 벤치마크 데이터셋에서 수행한 실험 결과, 제안된 네트워크가 현재 최신 접근법보다 우수한 성능을 제공함을 확인할 수 있었습니다.