kornia: 1,200개 이상 연산자를 PyTorch 그래프에 직접 심기

PyTorch 기반의 가변형 컴퓨터 비전 라이브러리다. 이미지 필터링, 기하학적 변환, 증강 데이터 생성 등 1,200개 이상의 연산자를 제공하며, 대부분이 자동 미분과 GPU 가속을 지원한다. 기존 torchvision이 단순한 리사이즈나 크롭에 그치는 것과 달리, 카메라 모델링과 에피폴라 기하학, RANSAC 기반 최소 해법, 특징점 매칭까지 폭넓게 커버한다.

배치 처리 시 샘플별 매개변수를 하나의 호출로 처리하는 점이 특징이다. 가우시안 블러의 시그마나 회전 각도, 아핀 변환 행렬 등을 배치 텐서로 받아 GPU에서 병렬 실행한다. 이를 통해 호스트와 디바이스 간 동기화를 최소화하며, torch.compile 적용 시 RTX 4090 기준 CPU 기반 OpenCV 대비 최대 100배 이상의 속도 향상을 기록했다.

깊이(depth)와 자세(pose), 카메라 파라미터에 대한 그래디언트를 유지하는 가변형 기하학 연산이 가능하다. SIFT, LoFTR, LightGlue 등 최신 로컬 특징점 알고리즘을 GPU에서 직접 실행하며, ONNX 내보내기와 torch.compile 호환성을 검증했다. 단일 이미지에 대한 고정 파라미터 작업보다는 복잡한 딥러닝 파이프라인 내부에서 반복되는 배치 연산에 적합하다.