기존 PointCLIP 모델의 성능 개선뿐만 아니라, task를 확장하여 3D point cloud data의 다양한 활용을 가능하게 하는 통합 프레임워크를 제안한 논문 PointCLIPv2입니다.[논문의 기여]CLIP과 GPT를 통합하여 3D point cloud data에 대한 zero-shot 학습 능력을 향상3D classification, part segmentation, object detection 등 다양한 태스크에 적용 가능한 통합 프레임워크 제안1. Introduction & Background CLIP과 LLM을 적절히 활용하여 통합된 3D 데이터를 활용해 open-world understanding을 달성할 수 있을까?[기존 PointCLIP의 문제점]Sparse projection..

semantic segmentation을 위한 object-level의 데이터 증강 논문에 대한 리뷰입니다. 1. Intro semantic segementation은 인공지능에 학습시키기 위한 데이터를 충분히 마련하기가 쉽지 않습니다. 전통적으로 data augmentation을 위해 random rotation, random scaling, random cropping 등이 사용되고 이런 방법들은 vision task를 위한 모델 성능을 개선시켜 줍니다. 하지만 cutout 같은 방법의 경우, 이미지와 배경이 결합됩니다. 아래 사진처럼 처리한 이미지는 데이터를 증강하더라도 정확한 GT를 가지고 있다고 보기 어려울 수 있겠죠. 이 논문에서는, 이미지에서 object 과 background를 분리시켜 o..