희주는 개발중

Open-set Semantic Segmentation for Point Clouds via Adversarial Prototype Framework https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Li_Open-Set_Semantic_Segmentation_for_Point_Clouds_via_Adversarial_Prototype_Framework_CVPR_2023_paper.pdf 0. Abstract저자들은 Adversarial Prototype Framework(APF)를 제안한다. 이는 open-set 3D semantic segmentation을 다루며, seen class point는 유지하면서 3D unseen class를 구분하는 것을 목..

📌 Norm벡터의 크기를 측정하는 방법두 벡터 사이의 거리를 측정하는 방법 📌 L1 NormNorm 식에서 p가 1인 Norm으로 벡터의 요소에 대한 절댓값의 합Manhattan(맨허튼) norm이라고도 한다.L2보다 outlier(이상치)에 robust(덜 민감)하다. 📌 L2 NormNorm 식에서 p가 2인 Norm으로 피타고라스 정리를 활용했다.Euclidean(유클리드) norm이라고도 한다.제곱의 형태이기 때문에 outlier(이상치)에 예민하나 더욱 일반화된 모델을 생성한다. 📌 L1 Norm, L2 Norm 비교L1은 초록색 외의 선들로 여러가지 path를 가지지만L2는 초록색 선으로 unique shortest path를 가진다.  Loss도 Norm과 유사하게 계산된다.📌 L1..

📌 Open Set학습 데이터에 없는 클래스를 'unknown'으로 처리하는 것이 목표학습한 클래스 외의 입력에 대해서는 reject하거나 학습된 데이터가 아니다 라고 판단하는 것이 특징  📌 Open Vocabulary학습 데이터에 없는 단어 혹은 개념을 처리할 수 있도록 설계하는 것이 목표(낯선 단어를 보고 유추해서 사용하는 사람)Zero-shot learning, 이미지 캡셔닝을 예시로 들 수 있다.예를 들어 '고양이'와 '개'를 학습한 모델이 '여우'와 같은 새로운 개념도 유사성을 통해 처리할 수 있다.  📌 Open World학습 데이터에 없는 클래스가 존재할 가능성을 염두에 두고 이를 처리하거나 적응할 수 있는 환경(낯선 단어를 듣고 일단 기록해두는 사람)데이터셋에 없는 새로운 클래스의 ..

PDF: A Probability-Driven Framework for Open World 3D Point Cloud Semantic Segmentation https://arxiv.org/pdf/2404.00979 0. Abstract존재하는 point cloud semantic segmentation network는 real world에 대한 closed-set과 정적인 관점으로 인해 unknown class를 구분하지 못하고, knowledge를 update하지 못한다. 이는 intelligent agent가 잘못된 결정을 내리게 한다. 이를 해결하기 위해  open-world semantic segmentation인 Probability-Driven Framework(PDF)를 제안한다. 이는 다..

Entropic Open-set Active Learning https://arxiv.org/pdf/2312.14126 0. AbstractActive learnin(AL)은 unlabeled data에서 가장 informative sample을 선택하여 annotation함으로써 deep model의 수행을 향상시키는 목적을 가진다. closed set에서 인상깊은 수행을 보이지만, 대부분의 AL은 unknown category가 포함된 unlabel데이터인 real-world에서 성능이 떨어진다. 저자들은 AL동안 informative sample을 효과적으로 선택하기 위해 known과 unknown 분포를 사용하는 Entropic Open-set AL(EOAL)을 제시한다. 1. Introducti..

Integrating launch files into ROS 2 packagesTasksCreate a packagemkdir -p launch_ws/srccd launch_ws/srcros2 pkg create --build-type ament_python --license Apache-2.0 py_launch_example Creating the structure to hold launch files모든 launch file은 launch directory안에 저장된다.launch file을 사용하기 위헤 setup.py의 data_file에 launch 파일을 추가해야 한다.import osfrom glob import glob# Other imports ...package_name = 'py_la..

Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision https://arxiv.org/abs/2103.00020 총 48페이지의 방대한 논문으로 다 읽지는 못했다. 하지만 신인의 패기(?)로 첫 세미나를 해당 논문으로 진행했었는데 그 때의 발표자료를 참고하여 리뷰를 작성해보려 한다. 1. IntroductionNLP에서 GPT와 같이 raw text를 이용하여 학습하는 Pre-training 방법이 몇 년간 발전해왔다. 그러나 computer vision에서는 여전히 label 데이터셋을 사용하고 있어 저자들은 web text로부터 pre-training을 하는 방법이 computer vision에 돌파구가 될 것이라 생각했다. 이를..

Open-world Semantic Segmentation for LIDAR Point Clouds https://arxiv.org/pdf/2207.01452 0. Abstract현재 LIDAR semantic segmentation 방법은 closed set, static 하기 때문에 real world에서 robust하지 않다. 그래서 저자들은 아래의 내용을 목표로 하는 LIDAR point cloud를 활용한 open-world semantic segmentation task를 제안한다.1) open-set semantic segmentation을 활용하여 기존의 class와 novel한 class를 모두 구분한다.2) 기존 class를 잊지 않고 incremental learning을 활용하여 기..

Creating a launch fileBackgroundROS2의 launch 시스템은 유저가 시스템 configuration을 표현할 수 있도록 도와준다. configuration은 실행할 프로그램, 실행 위치, 전달할 argument, ROS 관련 규칙이 포함된다. 또한 launch process 상태를 모니터링할 수 있고, 보고도 한다.python, XML, YAML로 작성된 launch 파일은 다른 노드로 시작, 정지할 수 있고 다양한 event를 실행할 수 있다.  TasksWrite the launch filemkdir launch# launch/turtlesim_mimic_launch.pyfrom launch import LaunchDescriptionfrom launch_ros.actio..

Open-World Semantic Segmentation Including Class Similarity https://arxiv.org/pdf/2403.07532 0. Abstract본 논문은 open-world semantic segmentation(학습동안 보지 못한 객체가 있는 이미지 데이터를 해석하는)을 다룬다. closed-world semantic segmentation을 정확하게 수행하면서, 동시에 추가적인 학습데이터 필요없이 새로운 카테고리 분리가 가능한 novel한 방법을 제시한다. 추가적으로 새로운 카테고리에 대해 학습한 카테고리 중 유사한 class를 제공한다. 이 방법을 통해 known class과 anomaly segmentation에서 최신 성능을 달성했고 unknown cl..