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

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

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

(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

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

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

$P(k)$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

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

Subgrpah는 노드와 엣지 중 어느 것을 중심으로 subset을 구성하냐에 따라 node-induced subgraph와 edge-induced subgraph로 나뉜다.도메인에 따라 두 방식 중 하나가 선택되며 예를 들어 chemistry는 노드가 중요하므로 no

Lecture 11.1: https://www.youtube.com/watch?v=X9yl0pTP9fY&list=PLoROMvodv4rPLKxIpqhjhPgdQy7imNkDn&index=31Lecture 11.2: https://www.youtube.

Heterogeneous graph는 노드 $V$ 엣지 $E$, 노드의 종류 $T$, 관계성 종류 $R$로 구성된다.GCN은 이전 레이어에서의 이웃 노드와 자기 자신의 임베딩 벡터를 받아 선형변환을 하는 message transformation과 이를 summation

우리는 local network neigborhood에 기반하여 노드 임베딩을 생성하고자 한다.이를 위한 다양한 GNN 모델들이 나왔으며 GCN은 element-wise mean pooling+Linear+ReLU를 이용하고 GraphSAGE는 MLP+element-w

현재까지는 input 그래프가 계산 그래프와 동일하다는 가정이 있었으나 아래와 같은 이유로 부분 그래프를 계산 그래프로 쓸 필요가 있다.Input 그래프는 feature가 부족하여 augmentation 할 필요가 있다.그래프가 sparse 할 경우 가상의 노드나 엣지

하나의 GNN layer는 message와 aggregation으로 구성된다.GNN layer는 여러개 쌓을 수 있다.Raw input graph와 computational graph는 다르다. 즉, 여러개의 그래프가 활용될 수 있다.Supervised/ Unsuper

3D scene에서 location query가 주어졌을 때 적절한 객체의 type에 대한 예측을 하는 taskShape과 context에 대한 정보를 message passing하여 objec type에 대한 확률분포를 추정각 노드에는 category, positio

Introduction 일반적인 카메라의 FoV(Field of View)는 60도이기 때문에 context 정보의 활용이 제한적이다. 본 논문에서는 360도 파노라마를 활용하여 obejects' shapes, 3D poses, semantic category, ro

노드 임베딩이란 그래프 상에서 유사한 노드들이 함수 $f$를 거쳐 $d$차원으로 임베딩 되었을 때에 가까이 위치하도록 만드는 것이다.이 과정에서의 핵심은 low-dimension으로 맵핑을 해주는 인코더와 original network에서의 유사도와 embedding

1.Message Passing and Node Classification References Lecture 5.1: Lecture 5.2: Lecture 5.3:

Depth sensor의 이용, real-time dense SLAM 알고리즘의 발달 등과 함께 3D scene reconstruction은 geometric 정보뿐만 아니라 semantic 정보의 복원까지 그 중요성이 부각되었다.그동안의 연구들은 완전한 3D scan

웹은 각 웹페이지가 노드, 페이지 간의 하이퍼링크가 엣지인 그래프로 표현할 수 있으며 각 웹페이지는 서로 다른 중요도를 가진다.웹에는 방향성이 있어 해당 웹페이지로 연결되는 in-link와 다른 웹페이지로 연결되는 out-link가 있다.In-link가 많을수록 중요도