희주는 개발중

Open-Vocabulary 3D Semantic Segmentation with Text-to-Image Diffusion Models https://arxiv.org/pdf/2407.13642 0. Abstractimage-caption 쌍의 large-scale로 pre-train한 diffusion model을 사용하여 open vocabulary 3D semantic understanding을 위한 Diff2Scene를 제안한다. 이는 object, 외형, 재질, 위치, 구성요소 등을 효과적으로 구분하며, SOTA 성능을 달성하였다. 1. Introductionopen vocabulary task는 카테고리, 세부속성(모양, 색상, 재질 등), 복잡한 조합까지 text로 설명된 모든 semant..

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..

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..