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hsgalaxy.tistory.com KHS Computer Vision [논문리뷰] Zero-Shot Learning on 3D Point Cloud Objects and Beyond Paper Overview IJCV'22 https://arxiv.org/abs/2104.04980 Zero-Shot Learning on 3D Point Cloud Objects and Beyond Zero-shot learning, the task of learning to recognize new classes not seen during training, has received considerable attention in the case of 2D image classification. However, despite the increasing ubi Introduction 저자들은 3가지 주요 문제를 발견한다. 1. Availability of high quality pre-trained models 2D에서는 ImageNet 등의 pre-trained model로 인해 feature들이 잘 clustering된다. 대조적으로, 3D는 pre-trainined model이 없기 때문에 3D feature quality가 아주 안좋아 class별 feature들이 잘 분리되지 않는다. 2. The hubnes problem 고차원 data에서는 hubs라 불리는 집합이 자주 발생한다. (feature들 Zero-Shot Learning for 3D Point Clouds 1. Problem formulation $X = \left{ x_{i} \right}_{i=1}^{n}$는 point cloud data다. (좌표) $Y^{s} = \left{ y_{i}^{s} \right}_{i=1}^{S}$, $Y^{u} = \left{ y_{i}^{u} \right}_{i=1}^{U}$는 각각 seen, unseen class다. $\varepsilon ^{s} = \left\{\phi(y_{i}^{s})\right\}_{i=1}^{S}$, $\varepsilon ^{u} = \left\{\phi(y_{i Training 모델의 전체적인 구조는 다음과 같다. 단 모델은 S2F branch만 사용한다. 그리고 $W$는 512, 1024 MLP다. loss는 다음과 같다. 학습 알고리즘은 다음과 같다. 1. Inference ZSL, GZSL inference는 다음과 같이 한다. Experiments 1. Setup Dataset Semantic features Evaluation Cross-validation ModelNet10, McGill 의 30개 seen class중 5개를 랜덤으로 선택하여 unseen validatoin set을 만든다. ScanObjectNN은 26개 seen class 중 4개를 선택한다. AwA2, CUB는 20%의 seen class를 선택한다. 이러한 cross-validation을 10번 반복하여 하이퍼파라미터의 평균을 구한다. Implementation Details Compared ap 40 IJCV'22 https://arxiv.org/abs/2104.04980 Zero-Shot Learning on 3D Point Cloud Objects and Beyond Zero-shot learning, the task of learning to recognize new classes not seen during training, has received considerable attention in the case of 2D image classification. However, despite the increasing ubi zero-shot learning Generalized Zero-Shot Learning Inductive Zero-Shot Learning Hubness Problem Skewness Loss Transductive Zero-Shot Learning Point clouds Zero-Shot Learning Unsupervised triplet loss Unsupervised unbiasing loss 3D Classification Zero-Shot Learning 2024.04.16 블로그 검색 더보기 [논문리뷰] Transductive Zero-Shot Learning for 3D Point Cloud Classification [논문리뷰] Zero-shot Learning of 3D Point Cloud Objects blog.outta.ai OUTTA AI Tech Blog [2024-1] 김경훈 - PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 0. 개요 Point cloud는 기하학적 데이터 구조(geometric data structure)의 중요한 유형이다.하지만 이것의 불규칙적인 형식으로 인해 대부분의 연구자들은 데이터를 균일한 3D voxel grid 혹은 이미지의 모음으로 바꾼다.하지만 이것도 불필요하게 큰 용량(voluminous)으로 렌더링되고 문제가 발생한다.본 논문에서는 point cloud를 직접 사용한 새로운 유형의 neural network를 디자인하였다.이것은 입력의 점들에 대해 permutation invariance하다.(permutation invari 1. Introduction 일반적으로 Image는 행렬로 표현된 pixel값을 사용하여 표현합니다. 여기서 기하학적인 정보는 행렬의 좌표 (x, y)에 해당하죠. 반면 3D data는 depth정보를 포함하여 (x, y, z)좌표를 사용하여 rgb값을 표현하며 Image처럼 행렬이 아닌 Point들의 집합으로 표현됩니다. 정리하면 Image는 Regular format으로 Point들의 집합은 Irregular format으로 표현되는 것이니 Point는 Image와 달리 특정한 순서가 없고 Grouping되어 있지도 않죠. 그로 인해 발생하는 문제점들이 있 2. Problem Statement Point cloud는 (x, y, z)의 좌표를 갖는 3D point들의 집합 {Pi | i = 1,...,n} 으로 표현됩니다. Deep network의 output은 k개의 후보 class에 따른 k개의 score가 있으며 Semantic segmentation에서는 한개의 Object 또는 3D Secne의 부분이 입력으로 사용되어 n개의 point들에 각각 m개의 semantic subcategories가 있어 n*m개의 output이 생깁니다. 3. Deep Learning on Point Sets Properties of Point Sets Input은 Euclidean 공간에서의 Point들의 subset이며 다음 3가지의 주요 특성이 있습니다. Unoredered - Point들은 정렬되어있지 않습니다. 여기서 만족해야 하는 특성이 바로 앞서 설명한 Permutation Invariant인 것이죠. Interaction among points - point들은 distance metric 공간에 있어서 point들이 독립되어 있지 않고 근접한 point들은 의미있는 subset을 형성한다는 것을 의미합니다. Invaria 4. Experiment Point Net 논문 리뷰를 정리한 파일은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다. https://blog.naver.com/kgh9080/223432118898 [논문리뷰] PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 오늘은 PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 논문 리... blog.naver.com 9 Point Net 논문 리뷰를 정리한 파일은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다. https://blog.naver.com/kgh9080/223432118898 [논문리뷰] PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 오늘은 PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 논문 리... blog.naver.com 2024.04.30 [2023-2] 염제원 - Topology of Learning in Artificial Neural Networks [2023-2] 염제원 - Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks chan4im.tistory.com this.code(); [SPR.Vision😭]: 3D Semantic Segmentation in the Wild: Learning Generalized Models for Adverse-Condition Point Clouds 17 https://arxiv.org/abs/2304.00690 3D Semantic Segmentation in the Wild: Learning Generalized Models for Adverse-Condition Point Clouds Robust point cloud parsing under all-weather conditions is crucial to level-5 autonomy in autonomous driving. However, how to learn a universal 3D semantic... lidar Semantic Segmentation semanticstf kitti semantickitti 2024.05.10 [G]Part 1. Intro. Generative Deep Learning blog.naver.com 청담April어학원 김포브랜치 [April] 가을학기 Learning Point king 시상 20 Point King은 각 레벨별 소수의 Learning Point 고득점자들을 말합니다. ▲ 위 표는 이번 Learning Point King 시상 구분 및 기준입니다. 이번 Learning Point King은 본 캠퍼스내에서만의 경쟁이 아닌, 전국 단위에서의 경쟁까지 있어 몹시 치열했답니다~ 본원에서는 사우동과 장기동 모두 합쳐 총 24명의 학생들이... 2024.03.14 arxiv.org abs Title:Learning Point Spread Function Invertibility Assessment for Image Deconvolution Roman Jacome, Sergio Urrea, Henry Arguello, Luis Gonzalez View a PDF of the paper titled Learning Point Spread Function Invertibility Assessment for Image Deconvolution, by Romario Gualdr\'on... 2024.05.25 웹문서 검색 더보기 dippingtodeepening.tistory.com 파고파고 [논문 리뷰] Lepard: Learning partial point cloud matching in rigid and deformable scenes 13 해당 특징의 위치를 파악. (Segmentation) Φ로 S와 T 각각에서 (output point cloud, feature)를 추출 ✔ Relative 3D Positional Encoding Θ Translation...direction만을 바꾸며 feature의 length는 바꾸지 않음. learning process를 안정화하는 역할 상대적인 3D distance information이 dot product의 형태로... Deep Learning point cloud registration 2024.01.03 통합웹 더보기
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