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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] Zero-shot Learning of 3D Point Cloud Objects [논문리뷰] Transductive Zero-Shot Learning for 3D Point Cloud Classification cinpnews.kr news Xebia, Salesforce Net Zero Cloud로 지속가능성 비전 촉진 -- Xebia, 인도에서 기업의 Salesforce Net Zero Cloud 구현 지원 인도 구르가온 및 애틀랜타 , 2023년 5월 9일 /PRNewswire/ -- 선구적인 소프트웨어 엔지니어링 및 IT 컨설팅 기업인 Xebia가 기업의 지속가능성... 2023.05.09 웹문서 검색 더보기 blog.naver.com 멜위니 아틀리에 클라우드제로 클라우드 EX 운동화 워킹화 | Cloud ex CZ23008 WH | CLOUD ZERO 16 신발이 필요하다고 느꼈어요ㅎㅎ 그러다가 가격도 적당해보이는 걸 발견! 이거랑 다른 제품이랑 고민하다가 이건 패스하고 다른 제품을 구입했어요!ㅎㅎ CLOUD ZERO 라는 브랜드인데 사실 처음 보는 브랜드입니다!ㅎㅎ 그래도 포장 패키지가 예뻐서 좋아요ㅎㅎ 짠! 이게 제가 구매한 신발이에요! Cloud ex CZ23008... 2023.10.22 arxiv.org abs Title:Zero-shot Point Cloud Completion Via 2D Priors Tianxin Huang, Zhiwen Yan, Yuyang Zhao, Gim Hee Lee View a PDF of the paper titled Zero-shot Point Cloud Completion Via 2D Priors, by Tianxin Huang and 3 other authors View PDF HTML (experimental... 2024.04.10 dmove.tistory.com Dmove 제로 트러스트(Zero Trust) - Atlassian Cloud의 보안 모델 ID 및 인증 ID 인증은 제로 트러스트 보안 전략의 기반입니다. 리소스에 대한 액세스를 지속적으로 평가하려면 우선 사용자 관리를 중앙 집중화하고 강력한 인증 프로세스를 수립해야 합니다. 시스템 전반에서 모든 사용자를 추적하고 관리하기 위해 사용자 ID를 사용자 및 그룹 디렉토리에 중앙 집중화하면, 직원이 입사 및 퇴사, 조직 변동 등 변경 사항 또한 자동으로 업데이트 할 수 있습니다. SSO(Single Sign-On) 시스템, 또는 사용자 인증 포털은 특정 리소스 또는 애플리케이션에 대한 액세스를 요청하는 사용자의 자격 증명을 확인할 수... 기기 인증 사용자를 쉽게 식별하고 인증할 수 있도록 했다면 그 다음은 사용자의 기기를 인증해야 합니다. 사용자에 대한 신원은 확인되었다 하더라도, 기기 자체가 내포하고 있는 보안 위험을 간과해서는 안됩니다. 예를 들어 직원이 안전하지 않은 네트워크를 통해 핸드폰에서 회사 데이터에 접근하거나 핸드폰을 분실하는 것과 같은 위험을 유발할 수 있습니다. 따라서 모든 기기는 시스템에 대한 엑세스 권한을 부여하기 전에 Atlassian의 MDM(모바일 장치 관리) 프로그램과 같은 데이터베이스에서 고유하게 식별되어야 합니다. 앞서 언급한... 액세스 관리 ID 및 기기 인증에 대한 절차를 구축했다면, 다음 단계는 특정한 데이터에 누가 언제 액세스 할 수 있는지에 대한 정책을 수립하는 것입니다. 제로 트러스트 접근 방식은 직원에게 업무를 효과적으로 수행하는 데 필요한 최소한의 액세스 권한만 부여해야 한다는 아이디어에 기반을 두고 있습니다. 그렇게 하면 외부 공격자가소프트웨어 엔지니어의 자격 증명에 액세스할 수 있는 경우에도 재무, HR 또는 마케팅 부서의 기밀 데이터에한 정보는 얻을 수 없습니다. Atlassian Access의 사용자 프로비저닝을 사용하면 다양한 사용자 그룹... 4 ID 인증은 제로 트러스트 보안 전략의 기반입니다. 리소스에 대한 액세스를 지속적으로 평가하려면 우선 사용자 관리를 중앙 집중화하고 강력한 인증 프로세스를 수립해야 합니다. 시스템 전반에서 모든 사용자를 추적하고 관리하기 위해 사용자 ID를 사용자 및 그룹 디렉토리에 중앙 집중화하면, 직원이 입사 및 퇴사, 조직 변동 등 변경 사항 또한 자동으로 업데이트 할 수 있습니다. SSO(Single Sign-On) 시스템, 또는 사용자 인증 포털은 특정 리소스 또는 애플리케이션에 대한 액세스를 요청하는 사용자의 자격 증명을 확인할 수... 아틀라시안 Atlassian zerotrust dmove 디무브 2023.07.12 namu.wiki Staircase Infinities - 나무위키 the Downstair 앨범 세션 당시 녹음되었던 트랙들이 대부분이다. 단 한 트랙을 제외하고... Side 1 1."Cloud Zero" – 4:39 2."The Joke's on You" – 4:06 3."Navigator" – 4:47 Side 2 1."Rainy Taxi" – 6:44... 개요 트랙 리스트 2024.05.06 전체보기 김형석(프로게이머) - 나무위키 Ground Zero Gaming/리그 오브 레전드 - 나무위키 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 hsgalaxy.tistory.com KHS Computer Vision [논문리뷰] Transductive Zero-Shot Learning for 3D Point Cloud Classification Paper Overview WACV'20 https://arxiv.org/abs/1912.07161 Transductive Zero-Shot Learning for 3D Point Cloud Classification 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 incre Introduction 2D domain에서 ZSL 방법은 ResNet과 같은 큰 pre-trained model의 이점을 활용할 수 있다. 그러나 3D에서는 그런 모델이 존재하지 않는다. 다라서 이것은 projection domain shift의 문제를 야기한다. 즉, 이것은 seen sample로부터 학습된 함수가 편향되고 unseen에 대해 잘 일반화 할 수 없다는 것을 의미한다. Inductive learning 접근법에서, projected semantic vector는 seen feature vector로 편향되는 경향이 있다. (a)는 2D Transductive ZSL for 3D Point Clouds 앞서 3D 모델의 feature 퀄리티가 떨어진다고 했는데 tSNE로 시각화 하면 다음과 같다. 이처럼 3D feature는 안정적이지 않고 잘 분리되지않는다. 따라서 대응되는 semantic vector를 projection 하는 것이 2D에 비해 어렵다. 3.1 Problem Formulation 3.2. Model Training inductive ZSL에 대해, 모델은 seen instance만을 활용하여 모델을 학습한다. $N$은 배치 내의 intance의 수다. $\varphi$는 $X$에 대한 featuer vector Results 4.1. Experimental Setup Datasets ModelNet10, ModelNet40, McGill, SHREC2015, CUB, AWA2를 사용한다. Semantic feature 3D에 대해서는 300-dimension W2V를 사용하고 2D는 dataset의 attibute를 사용한다. Evaluation 기본 Acc외에 다음과 같이 harmonic score를 구한다. Cross-validation 하이퍼 파라미터 값을 구하기 위해 cross-validation 실험을 하고 총 10번 반복해서 평균을 측정한다. Conclusion In this paper, we identified and addressed issues that arise in the inductive and transductive settings of zero-shot learning and its generalized variant when applied to the domain of 3D point cloud classification. We observed that in the 2D domain the embedding quality generated by the pretrained f Supplementary Material 6. Additional Quantitiative Evaluation 6.1. Batch Size 6.2. Point Cloud Architecture 6.3. QFSL's Generalized ZSL Evaluation Protocol ZFSL protocol에서, seen, unseen instance로 구성된 unlabeled data는 반으로 나누고 두 모델이 학습된다. 각 모델은 unlabeled data의 반은 학습하고 반은 테스트 한다. 최종 성능은 두 모델의 성능을 평균내는 것이다. 7. Qualitative Eval 29 WACV'20 https://arxiv.org/abs/1912.07161 Transductive Zero-Shot Learning for 3D Point Cloud Classification 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 incre zero-shot learning GZSL ZSL Generalized Zero-Shot Learning Zero-Shot Classification Generalized Zero-Shot Classification Point clouds Classification Zero-Shot Point Clouds Classification Trasductive Zero-Shot Learning Transductive Generalized Zero-Shot Learning 2024.03.12 티스토리 검색 더보기 brunch.co.kr 고려대학교 IT경영학회 ITS 트윈 트랜스포메이션과 클라우드, 명과 암 5 포스는 기업의 탄소 발자국을 실시간으로 확인할 수 있는 클라우드 서비스를 제공한다. 공급망 내 탄소 발자국 데이터를 추척할 수 있는 플랫폼 ‘Net Zero Cloud’는 기업의 경영 활동 전 과정에서 생기는 이산화탄소 배출량 데이터를 클라우드에서 통합적으로 관리할 수 있도록 돕는다. ‘Net Zero Cloud’는 Scope... 클라우드 디지털 트윈 2024.04.12 브런치스토리 검색 더보기 story.kakao.com 바쪼 고성관 바쪼 고성관 - 카카오스토리 bread, rice, soy flour, sourdough, and zero wheat flour. The dough is wet and highly hydrated, and...during fermentation, which gives the crust a cloud-like structure. Pizza는 잘 아는데, Pinsa는... 2024.03.11 카카오스토리 검색 더보기
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