MSECNet: 다중 스케일 에지 조절을 통한 3차원 포인트 클라우드의 정확하고 강건한 법선 추정

3D 포인트 클라우드에서 표면 법선을 추정하는 것은 표면 재구성 및 렌더링과 같은 다양한 응용 분야에서 핵심적인 과제이다. 기존의 법선 추정 방법은 법선이 서서히 변화하는 영역에서는 우수한 성능을 보이지만, 법선이 급격히 변화하는 영역에서는 성능이 저하되는 경향이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 법선 변화 모델링을 에지 탐지 문제로 간주함으로써 법선 변화가 심한 영역에서의 추정 성능을 향상시키는 새로운 접근법인 MSECNet을 제안한다. MSECNet은 백본 네트워크와 다중 스케일 에지 조건화(MSEC) 스트림으로 구성된다. MSEC 스트림은 다중 스케일 특징 융합과 적응형 에지 탐지를 통해 강건한 에지 탐지를 달성한다. 탐지된 에지는 에지 조건화 모듈을 통해 백본 네트워크의 출력과 결합되어 에지 인지형 표현을 생성한다. 광범위한 실험 결과, MSECNet은 합성 데이터셋(PCPNet)과 실제 환경 데이터셋(SceneNN) 모두에서 기존 방법들을 능가하며, 동시에 훨씬 더 빠른 속도로 실행됨을 확인하였다. 또한 MSEC 스트림 내 각 구성 요소의 기여도를 분석하기 위한 다양한 실험을 수행하였다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 방법이 표면 재구성에 있어 효과적임을 실험적으로 입증하였다.