CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation

서버(A5000)의 compute capability에 비해 pytorch 버전이 낮아서 나타나는 문제로 보임(https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA)cuda version 확인 시 11.1pytorch는 1.6으로 설치했다가 에러 확인

2022년 8월 2일
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[Point Review] HyperDet3D: Learning a Scene-conditioned 3D Object Detector

기존의 point cloud 3D object detection은 2D plane에 투영시켜 2D detector를 적용하는 view-based methods와 3D convolution을 적용하는 volumetric convolution-based methods를 활

2022년 7월 22일
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[논문 리뷰] ATISS: Autoregressive Transformers for Indoor Scene Synthesis

본 논문에서는 비어있거나 일부 objects가 채워진 방이 room type(e.g. bedroom) 및 floor shape과 함께 주어질 때 새로운 object를 배치하는 모델을 만들고자 한다.$\\mathcal{X}={\\mathcal{X}\_1, ..., \\m

2022년 7월 5일
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[논문 리뷰] Think Global, Act Local: Dual-scale Graph Transformer for Vision-and-Language Navigation

Vision-and-Language Navigation(VLN)은 agent가 language instruction에 따라 unseen environment에서 목적지로 도착하기 위한 task이다초기에는 step-by-step guidance로 세부적인 지시사항을 순차

2022년 7월 4일
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[논문 리뷰] LGT-Net: Indoor Panoramic Room Layout Estimation with Geometry-Aware Transformer Network

본 논문에서는 room layout을 floor boundary와 room heigth로 표현한다.동일한 경도 간격으로 $N$개(논문에서는 256)의 point를 샘플링한 후 horizon-depth로 변환한다.HorizonNet에서는 floor/ceiling의 위도를

2022년 7월 2일
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[논문 리뷰] Scene Graph Expansion for Semantics-Guided Image Outpainting

Scene graph $\\mathcal{S}=(O,R)$은 N개의 objects $O={oi}{i=1:N}$과 relationship matrix $R=(r\_{ij})\\in\\mathbb{R}^{N\\times N}$으로 구성$oi$는 object label, $

2022년 6월 30일
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[Point Review] LED2-Net: Monocular 360◦ Layout Estimation via Differentiable Depth Rendering

HorizonNet과 같은 기존의 Layout estimation 모델들은 2D Panorama 상에서의 좌표로 loss를 정의하지만 2D 상에서 동일한 오차가 서로 다른 depth value를 가지게 된다.\-> "horizon depth를 활용하자"벽과 floor/

2022년 6월 28일
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[Point Review] PlaneRCNN: 3D Plane Detection and Reconstruction from a Single Image

Single RGB 이미지로부터 3D plane reconstruction을 하는 것은 매우 어려운 문제로 많은 prior가 필요하며 texture가 부족한 부분을 추출하기 위해 global 정보를 활용해야 한다는 challenge가 있다.CNN을 활용한 PlaneNe

2022년 6월 17일
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[Point Review] OmniFusion: 360 Monocular Depth Estimation via Geometry-Aware Fusion

ERP에서는 왜곡이 심하기 때문에 구면에서의 tangent 이미지를 활용하는 방법이 "Tangent images for mitigating spherical distortion"에서 소개되었다.Face의 개수는 level에 따라 달라지며 level이 너무 낮을 경우 왜

2022년 5월 24일
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[논문 리뷰] Knowledge-inspired 3D Scene Graph Prediction in Point Cloud

Scene understanding은 AR/VR, robot navigation 등 여러 분야에 유용하지만 scanned 3D data는 incomplete하기 때문에 scene을 정확하게 이해하는데 어려움이 있다.사람은 scene에 대해 이해할 때 visual per

2022년 5월 3일
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[Point Review] SceneCAD: Predicting Object Alignments and Layouts in RGB-D Scans

3D reconstruction은 occlusion이나 센서의 영향으로 불완전하기 때문에 application에 어려움이 있다.\-> RGB-D scan, objects with CAD model을 받아 그래프를 활용하여 scene을 CAD 모델로 나타낸다.Encode

2022년 5월 2일
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[논문 리뷰] Image Generation from Scene Graphs

생성 모델의 유용성으로 text로부터 이미지를 생성하는 모델들이 나왔으나 sentence에 많은 object가 존재할 때는 생성에 어려움이 있었다.선형 구조의 sentence를 위 그림과 같이 objects와 relationships로 표현하는 scene grah로 나

2022년 5월 2일
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<CS224W> Lecture 17. Scaling Up GNNs

Recommender systems, social network,academic graph, knowledge graph 등 다양한 분야에 large-scale의 그래프가 활용되고 있다.일반적으로 ML 모델은 미니배치를 활용한 SGD를 통해 학습을 한다.이웃노드들로부터

2022년 4월 30일
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[Point Review] Graph R-CNN for Scene Graph Generation

(b) Object node extraction(c) Relationship edge pruning(d) Graph context integration$I:$ image$V:$ 이미지 내의 object 노드 집합$E \\in {V \\choose 2 }:$ object

2022년 4월 29일
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[Point Review] HorizonNet: Learning Room Layout with 1D Representation and Pano Stretch Data Augmentation

Room layout을 $y_w, y_c, y_f$에 대한 1D representation으로 나타낸다.$y_f$: 벽과 floor 사이의 boundary에 대한 좌표$y_c$: 벽과 ceiling 사이의 boundary에 대한 좌표$y_w$: 벽과 벽 사이의 boud

2022년 4월 29일
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<CS224W> Lecture 16. Advanced Topics on GNNs

완벽한 GNN 모델이란 neighborhood structure와 node embedding 사이에 injective function을 가지는 것을 의미한다.즉 같은 구조라면 같은 노드 임베딩을, 다른 구조라면 다른 노드 임베딩을 가져야 한다.Problem 1: 같은

2022년 4월 29일
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<CS224W> Lecture 15. Traditional Generative Models for Graphs

Graph generation에는 주어진 그래프와 유사하도록 만드는 task와 제약조건 하에서 최적화되는 그래프를 생성하는 task가 있다. 이번 lecture에서는 전자에 대해 다룬다.하지만 다음과 같은 이유로 그래프 생성은 어려움이 있다.$n$개의 노드를 위해 $n

2022년 4월 28일
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<CS224W> Lecture 14. Traditional Generative Models for Graphs

$P(k)$로 나타내며 임의로 선택한 노드가 $k$의 degree를 가질 확률을 의미한다.$N_k$를 degree가 $k$인 노드의 수라 할 때 정규화된 히스토그램은 $P(k)=N_k/N$으로 나타낼 수 있다.$C$로 표기하며 노드 $i$가 이웃들과 어떻게 연결되어 있

2022년 4월 27일
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[논문 리뷰] MC-Calib: A generic and robust calibration toolbox for multi-camera systems

Charuco board detection을 통해 모든 카메라의 intrinsic parameter initializationN-point technique을 통해 관측되는 board에 대한 camera pose에 대해 추정Single image에서 보이는 board

2022년 4월 26일
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<CS224W> Lecture 13. Community Structure in Networks

1. Community Detection in Networks Granovetter's Answer Social network에서의 관계는 가까운 친구와 지인으로 나뉠 수 있다. 구직을 하는 과정에서 친한 친구보다는 지인으로부터 소개를 받는 경우가 많다. Granov

2022년 4월 19일
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