간단하고 효과적인 베이스라인을 활용한 포인트 클라우드 형태 분류 재고찰

점 클라우드 데이터 처리는 다양한 실세계 시스템에서 핵심적인 구성 요소이다. 이에 따라 다양한 점 기반 접근법이 제안되었으며, 시간이 지남에 따라 지속적인 벤치마크 성능 향상이 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 성과의 핵심 요소를 분석하여 두 가지 중요한 결과를 도출하였다. 첫째, 모델 아키텍처와 독립적인 보조 요인들—예를 들어 평가 방식, 데이터 증강 전략, 손실 함수 등—이 성능에 큰 영향을 미친다는 점을 발견하였다. 이러한 요인들의 차이가 아키텍처의 영향을 가리게 할 정도로 크다. 이러한 보조 요인들을 통제한 상태에서, 비교적 오래된 네트워크인 PointNet++이 최신 방법들과 경쟁 가능한 성능을 보였다. 둘째, 간단한 투영 기반 방법, 즉 본 연구에서 'SimpleView'라 명명한 방법이 예상보다 뛰어난 성능을 보였다. SimpleView는 ModelNet40에서 최첨단 기술과 비슷하거나 더 뛰어난 성능을 달성하면서 PointNet++의 절반 크기로 효율적으로 작동한다. 또한 실제 세계의 점 클라우드 벤치마크인 ScanObjectNN에서도 최신 기술을 능가하며, 다양한 데이터셋 간 일반화 성능도 우수함을 입증하였다. 코드는 https://github.com/princeton-vl/SimpleView 에서 제공된다.