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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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[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] SceneGraphNet: Neural Message Passing for 3D Indoor Scene Augmentation

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

2022년 4월 4일
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[논문 리뷰] DeepPanoContext: Panoramic 3D Scene Understanding with Holistic Scene Context Graph and Relation-based Optimization

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

2022년 4월 3일
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[논문 리뷰] SceneGraphFusion: Incremental 3D Scene Graph Prediction from RGB-D Sequences

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

2022년 3월 28일
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