Background

1. 역문제(Inverse problem)

• 비유: “완성된 쿠키를 먹어보고 레시피를 맞히기”

  (재료/온도/시간을 거꾸로 추리)

1. Forward model(시뮬레이터)

• 비유: “레시피대로 만들면 쿠키가 나오는 ‘가상 오븐’”

  (이걸로 ‘내 레시피’가 맞는지 시험)

1. 자기지도(Self-supervised)

• 비유: “정답 레시피는 없고, 내가 만든 쿠키가 원본 쿠키랑 똑같아질 때까지 수정”

1. 미분가능(Differentiable)

• 비유: “설탕을 1g 늘리면 달기가 얼마나 변하는지 ‘즉시 알려주는 오븐’”

  → 그래서 레시피를 빠르게 고침

1. 최적화(Gradient descent)

• 비유: “맛 점수가 제일 좋아지는 방향으로 재료를 조금씩 조정”

1. 정규화(Regularization)

• 비유: “말도 안 되는 레시피(설탕 1kg)는 벌점 주기”

  → 해답이 여러 개일 때 ‘현실적인 쪽’으로 끌어줌

• pixel = 2D 이미지의 한 칸(사각형 점)

• voxel = 3D 공간의 한 칸(작은 큐브)

• voxel grid = 그 큐브들을 바둑판처럼 3차원으로 쌓아 만든 “3D 격자 지도”

• Loss: “내가 만든 이미지(렌더/시뮬레이션) vs 실제 촬영 이미지” 차이를 재는 점수

  • 보통 픽셀 차이(MSE/L1)나 구조 유사도(SSIM) 같은 걸 씀