전체 글92 [논문리뷰] Zero-Shot Point Cloud Segmentation by Semantic-Visual Aware Synthesis 이 논문은Point clouds Inductive Generalized Zero shot semantic segmentatation분야의 2번째 논문이다.unseen feature 생성에 초점을 두었다.3DGenZ 논문이 나온 후 2년만에 후속 연구가 발표된 것이라아주 귀한 논문이라 할수 있다. ICCV'23https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/html/Yang_Zero-Shot_Point_Cloud_Segmentation_by_Semantic-Visual_Aware_Synthesis_ICCV_2023_paper.html ICCV 2023 Open Access RepositoryZero-Shot Point Cloud Segmentation by Semanti.. 2024. 1. 23. [논문리뷰] See More and Know More: Zero-shot Point Cloud Segmentation via Multi-modal Visual Data 이 논문은 zero-shot을 수행하되,2D image, point clouds를 같이 입력으로 사용하는multi-modal 논문이다.transductive GZSL을 수행한다. ICCV'23https://arxiv.org/abs/2307.10782 See More and Know More: Zero-shot Point Cloud Segmentation via Multi-modal Visual DataZero-shot point cloud segmentation aims to make deep models capable of recognizing novel objects in point cloud that are unseen in the training phase. Recent trends favor t.. 2024. 1. 10. [논문리뷰] Visual Prompt Tuning 본 논문은 모델을 특정 task에 fine-tuning할 때Transformer를 효율적으로 튜닝하는 방법을 소개한다.Visual Prompt Tuning은 워낙 유명한 기술이라숙지해두면 좋을 것이다. ECCV'22https://arxiv.org/abs/2203.12119 Visual Prompt TuningThe current modus operandi in adapting pre-trained models involves updating all the backbone parameters, ie, full fine-tuning. This paper introduces Visual Prompt Tuning (VPT) as an efficient and effective alternative to full.. 2024. 1. 4. [논문리뷰] Generative Zero-Shot Learning for Semantic Segmentation of 3D Point Clouds 이 논문은 generative 전략을 사용하여Zero shot, generalized zero shot task를 수행한 논문이다. 3DV'21https://arxiv.org/abs/2108.06230 Generative Zero-Shot Learning for Semantic Segmentation of 3D Point CloudsWhile there has been a number of studies on Zero-Shot Learning (ZSL) for 2D images, its application to 3D data is still recent and scarce, with just a few methods limited to classification. We present the first .. 2024. 1. 4. [논문 리뷰] OpenScene: 3D Scene Understanding with Open Vocabularies 3D Open-vocabulary 논문들이CVPR 2023에 쏟아져 나온다.재밌는게 초창기 논문도 CVPR'23이고후속논문도 CVPR'23이다.AI 분야 다른 분야에 비해 발전 속도가 정말 빠른데이제 학회마저 발전 속도를 못따라가는듯 하다. CVPR'23https://arxiv.org/abs/2211.15654 OpenScene: 3D Scene Understanding with Open VocabulariesTraditional 3D scene understanding approaches rely on labeled 3D datasets to train a model for a single task with supervision. We propose OpenScene, an alternative app.. 2023. 12. 27. [논문리뷰] Lowis3D: Language-Driven Open-WorldInstance-Level 3D Scene Understanding 이제 학부생 과정을 전부 다 끝냈다..지난 시간을 되돌아보면 게으른적도 많았지만나쁘진 않은것 같다.그래도 인공지능 기초는 떼고 석사과정 올라가자는 목표는이룬 것 같은데 석사를 박사같이 하는것은 많이 어려울 것 같다.. ㅋㅋ교수님께서 투자해주시는 것에 비해 결과가 안나와서 항상 죄송할 따름이다.. 각설하고 본 논문은 이전에 리뷰한 PLA 논문의 후속 버전이다.PLA의 저널 버전이라 할 수 있을 만큼 실험이 많고PLA의 instance segmentation 성능을 높인 논문이다.큰 틀에서는 PLA와 같으니 참고하도록 하자. arXiv' 23https://arxiv.org/abs/2308.00353 Lowis3D: Language-Driven Open-World Instance-Level 3D Scene U.. 2023. 12. 19. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 16 다음
