전체 글 (19) 썸네일형 리스트형 Stratified Transformer for 3D Point Cloud Segmentation 논문 리뷰 https://arxiv.org/abs/2203.14508 Stratified Transformer for 3D Point Cloud Segmentation 3D point cloud segmentation has made tremendous progress in recent years. Most current methods focus on aggregating local features, but fail to directly model long-range dependencies. In this paper, we propose Stratified Transformer that is able to capture arxiv.org s3dis segmentation 현시점 1위를 달리고있길래 읽어봄 Swin .. ubuntu 18.04 c++ tasks.json 설정 [Terminal] - [Configure Default Build Task] 에서 설정한다. tasks.json { // See https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=733558 // for the documentation about the tasks.json format "version": "2.0.0", "runner": "terminal", "tasks": [ //C++컴파일 { "label": "g++ build", "type": "shell", "command": "g++", "args": [ "-g", "${fileDirname}//**.cpp", "-o", "${fileDirname}//${fileBasenameNoExtension}.exe" ], "pro.. Overall Accuracy와 Mean accuracy의 차이 모델 평가를 하다보면 OA와 MACC라고 불리는 것을 자주 볼 수 있었는데 볼 때마다 헷갈려서 이번 기회에 정리하려고 한다. Macc ( mean accuracy within each category) 는 각각의 클래스 마다의 평균 정확도이고 overall accuracy는 전체 정확도 이다. 간략하게 말해서는 비슷한 것 같은데 자세히 알아보자. MACC는 클래스당 각 정확도의 평균입니다(각 클래스 예측 정확도의 합계/클래스 수). OA는 정확하게 예측된 항목 수/예측할 항목의 총 수. 예시를 들어보자 다음 표는 각각의 전체 데이터셋의 예측 결과이며 가로축은 2000으로 모두 동일하다 예를 들어 1,2의 19는 N일때, L이라고 예측한 경우이다. 여기서 N에 대한 acc 는 TP 1971 TN 9501 .. 우분투 gpu 메모리 사용량 확인법 # watch -d -n 1 nvidia-smi softeer [21년 재직자 대회 예선] 회의실 예약 코딩 연습 난이도는 어렵지 않았지만 출력 방식이 매우 까다로웠다. 또한 list로하는것이 번거롭고 마음에 들지 않아 dictionary를 차용했음 기본적인 아이디어는 이미 사용된 시간 = 회의가 끝나는 시간 or 시작하는 시간 = 다음회의가 시작하거나 끝날수있는 시간으로 생각 N,M = list(map(int,input().split())) rooms = {} for i in range(N): rooms[input()] = ['09','18'] for i in range(M): r,s,t = list(map(str,input().split())) if s=='9': s = '09' if t=='9': t = '09' if s in rooms[r]: rooms[r].remove(s) elif not s in room.. Bregman Divergence와 Convexity 최근 읽고있는 논문에서 Bregman divergence가 나와 의미를 알아보려 한다. Bregman Divergence 직역하면, (1) F(p)-F(q) 과 (2)F(q)의 derivative(기울기)와 p-q 두 사이의 내적 의 차[ (1) - (2)] 러프하게 분홍색 양방향 화살표가 최종적으로 구하고자 하는 값 예제를 한가지 들면 F(x) = x^2이라고 정의하면 B_F식에 의해 p^2-q^2 - = |p-q|^2 이 나온다. B_F는 다음과 같은 특성을 가지고 있다. 어떻게 응용할 수 있을까? symmetric과 triangle inequality 일 필요 없다. 즉, 이 조건을 만족하지 못하는 거리척도이다. 그러나 Opitimization 계열의 알고리즘에서는 매우 핵심적인 역할을 하는 척도이.. Conv2D vs Conv1D 의 차이 1D CNN을 구성하는 방법에 대한 설명을 제공하는 기사는 거의 없고, 마침 내가 쓰려는 코드에 1D conv가 적용되어 정리 겸 글을 올린다. CNN은 데이터 내의 간단한 패턴을 식별하는데 적합하고 이는 상위 계층으로 적용되어 복잡한 패턴을 형성하는데 도움이 된다. 1D CNN는 언제 사용해야 할까? A 1D CNN is very effective when you expect to derive interesting features from shorter (fixed-length) segments of the overall data set and where the location of the feature within the segment is not of high relevance. 1D CNN은 전체.. Deep Learning for 3D Point Cloud : Survey 리뷰 https://arxiv.org/pdf/2009.08920.pdf https://arxiv.org/pdf/1912.12033.pdf 현재 3D scanners, LiDARs, and RGB-D cameras 등으로 만들어진 많은 데이터셋의 발전으로 Pointcloud는 빠르게 발전되어가고 있다. 데이터셋은 아래 발행글을 참고 2022.03.20 - [딥러닝] - Pointcloud dataset 현재 딥러닝 3D point cloud의 세계관을 개략도로 그린모습은 다음과 같다. 목차 소개 Section 2 introduces the datasets and evaluation metrics for the respective tasks. Section 3 reviews the methods for 3D sh.. 이전 1 2 3 다음
