더 많은 것을 찾아보세요: 3D 이상 감지의 내부 공간 모드 인식

최근 3D 이상 탐지가 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 연구 주제로 떠오르고 있습니다. 여러 고급 방법들이 만족스러운 이상 탐지 성능을 달성하였지만, 이들은 일반적으로 3D 샘플의 외부 구조에 집중하고 내부 정보를 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, '내부에서 더 많이 찾아보는 것이 어떨까'라는 기본적인 직관에 착안하여, 샘플의 내부 시각으로부터 특징 표현을 완전히 탐색하는 간단한 방법인 내부 공간 모달리티 인식(Internal Spatial Modality Perception, ISMP)을 소개합니다. 특히 제안된 ISMP는 포인트 클라우드의 복잡한 내부 정보를 핵심적인 전역 특징으로 추상화하는 중요한 인식 모듈인 공간 통찰 엔진(Spatial Insight Engine, SIE)으로 구성됩니다. 또한 구조적 정보와 포인트 데이터를 더 잘 일치시키기 위해, 공간 구조 특징 표현을 강화하는 개선된 키 포인트 특징 추출 모듈을 제안합니다. 동시에 새로운 특징 필터링 모듈이 도입되어 노이즈와 불필요한 특징을 줄여 더욱 정확한 공간 구조와 일치시킵니다. 광범위한 실험 결과가 제안된 방법의 효과성을 검증하며, Real3D-AD 벤치마크에서 객체 수준과 픽셀 수준의 AUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristic curve) 개선율이 각각 3.2%와 13.1%를 기록하였습니다. 또한 SIE의 강력한 일반화 능력은 이론적으로 증명되었으며, 분류 및 세그멘테이션 작업에서도 확인되었습니다.