3D task를 위한 dataset과 3d task

1. 3d dataset 3d를 표현하는 방법을 알았으니 데이터로 만들 수 있다면 3d를 이해하는 모형을 만들 수 있을 것  1) ShapeNet 51300개의 3d 모델이 55 category로 구성된 엄청난 large scale의 데이터 가상으로 사람들이 디자인한 high quality synthetic object   2) PartNet ShapeNet의 개선 버전?으로 fine-grained dataset  하나의 3d object의 구성부분인 detail들이 annotation된 dataset 26671개의 3d model의 573585개의 part instance로 구성 part 뿐만 아니라 part의 구성요소도 색깔이 달라서 segmentation으로 굉장히 유용할 것   3) SceneNe..

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• · 2024. 7. 8.
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bounding box를 추정하는 방식이 다른 CornerNet과 CenterNet

1. CornerNet 1-1) 구조 bounding box가 top-left corner 좌표와 bottom right corner 좌표만 있으면 충분하다는 점을 이용 backbone network에서 feature map을 뽑아 top left point만을 예측하는 heatmap과 bottom right point를 예측하는 heatmap을 생성함 그 heatmap을 embedding하여 각 point가 어떤 정보를 가지는지 확률분포를 계산 top left embedding과 bottom right embedding이 같은 bounding box에서 나온 것(같은 object에서 나온 것)이라면 비슷한 분포로 나올 것 당연하지만 object가 여러개 있을 수 있으니(그림에서는 2개) point도 여..

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• · 2023. 6. 26.
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VPSNet의 panoptic segmentation 과정 분석

panoptic segmentation을 video에서도 사용하도록 만들고자 했다 1. 첫번째 단계 먼저 target feature map에 reference frame feature를 align시킨다(pixel fusion) reference frame과 target frame에서 convolution하여 feature map을 뽑아 각 layer의 map을 전부 합쳐 각 frame에서 하나의 map을 뽑았다 motion map $\phi$는 $\tau$시간차 나는 두 frame 사이에서 각 pixel이 서로 대응되는 함수관계를 모든 pixel에 대해 가지는 map 초기 motion map과 reference feature map, target feature map을 align시켜 새로운 motion ..

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• · 2023. 6. 25.
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