Translational Equivariance

• Translational Equivariance는 CNN에서 객체를 감지하기 위해 객체의 위치가 고정되지 않아도 되는 중요한 속성이다.
• 단순히 입력이 변경되면 출력도 변경되는것을 뜻한다. (여기서 변경은 회전변경이 아닌 이동이다) -> 입력 이미지 객체가 이동되면 변화를 감지하여 출력

  Translational Invariance

• 입력의 위치가 변해도 함수의 출력의 결과가 유지되는 특성이다.
• 객체가 이미지 어디 위치에 있던 객체의 라벨 출력물에 영향을 끼치지 않는다는 것이다.

Abstract

• Point Cloud에서 객체 탐지를 위한 GNN
• Point feature encoding 단계에서 relative coordinates와 Angle를 사용

Abstract

• Point Cloud에서 객체 탐지를 위한 GNN
• Translation variance를 줄이기 위해 auto-registration mechanism 도입
• Multiple vertex에서 예측된 box를 merge하는 단계 설계

Graph Attention Network