희주는 개발중

Open-Vocabulary 3D Semantic Segmentation with Foundation Models 0. Abstract3D 환경에서 카테고리의 제한없이 다양한 범위의 물체를 인식하는 것은 real-world에서 불가피해졌다. 이를 위해 open vocabulary 3D semantic segmentation framework인 OV3D를 소개한다. OV3D는 vision과 language foundation model을 활용하여 3D point cloud와 문맥적인 entity description간을 일치시켜 광범위한 open world 지식을 활용한다. entity description은 문맥적인 정보를 활용하여 더 상세하고 정확한 이해를 할 수 있게 해준다. 이처럼 3D domain..

Learning for Transductive Threshold Calibration in Open-World Recognition https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Zhang_Learning_for_Transductive_Threshold_Calibration_in_Open-World_Recognition_CVPR_2024_paper.pdf 0. Abstract거리기반의 임계값을 설정하는 것은 open world에서 중요한 일이다. 학습된 임베딩 모델에서 거리 기반의 임계값을 찾는 것을 open world threshold calibration이라고 정의한다. 유사한 거리 분포를 가진 테스트 데이터를 필요로 하는 기존의 임계값 calibra..

Towards Open World Recognition https://arxiv.org/pdf/1412.5687 0. Abstractreal world에서 recognition은 조절되어있는 실험실 환경에서 나타나지 않는 challenge들을 가진다. dataset은 dynamic하고 novel category는 계속해서 탐지되고 추가되야 한다. 이러한 문제들을 다루기 위해 저자들은 Open World recognition을 제안하고 정의한다. open world recognition system을 평가하기 위한 protocol과 객체의 카테고리를 점차 추가하고 모델을 효율적으로 진화시키는  NNO(Nearest Non-Outlier) 알고리즘을 제시한다. 1. Introductionopen world ..