분류 전체보기330 [2025-1] 전연주 - NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular Video 논문 링크: 2104.006811. Introduction3D 장면 복원(3D Scene Reconstruction)은 3D Computer Vision 분야에서 매우 중요한 과제이다. 다양한 실내·실외 환경에서 3D 정보를 정확히 얻어내야 하는데, 특히 증강현실(AR)처럼 실시간 상호작용이 필요한 경우에는 정확성(Accuracy)과 일관성(Coherency), 그리고 실시간성이 모두 필수적이다.기존 문제점Depth-based 접근: 여러 Key frame에서 각각 Single-view Depth map을 추정하고, 이를 TSDF(Truncated Signed Distance Function)에 융합(Fuse)하는 방식이 주류였다.그러나 이 방식은 (1) 뷰별 단절된(single-view) 추정으로 인해.. 2025. 3. 22. [2025-1] 임수연 - PIFuHD https://arxiv.org/pdf/2004.00452https://shunsukesaito.github.io/PIFuHD/https://youtu.be/8qnwbbDS8xk 안녕하세요, 이번 글에서는 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization∗ (2020) 논문 리뷰를 해보도록 하겠습니다. PIFuHD(Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization)는 단일 이미지에서 고해상도의 3D 인간 모델을 생성하는 기술을 제시한 논문입니다. 이 기술은 1K 해상도 입력 이미지를 활.. 2025. 3. 19. [2025-1] 김학선 - LLM-Powered Code Vulnerability Repair with Reinforcement Learning and Semantic Reward https://arxiv.org/abs/2401.03374 LLM-Powered Code Vulnerability Repair with Reinforcement Learning and Semantic RewardIn software development, the predominant emphasis on functionality often supersedes security concerns, a trend gaining momentum with AI-driven automation tools like GitHub Copilot. These tools significantly improve developers' efficiency in functional codearxiv.orgAbstract최근 AI 기.. 2025. 3. 18. [2025-1] 정유림 - GNN (GCN, GraphSAGE, GAT) PaperGCN : https://arxiv.org/abs/1609.02907GraphSAGE :https://arxiv.org/abs/1706.02216GAT : https://arxiv.org/pdf/1710.10903 1. 그래프 데이터 기본 개념그래프는 노드(Vertex)와 엣지(Edge) 로 이루어지며, 이를 수학적으로 다음과 같이 표현합니다.인접 행렬 (Adjacency Matrix), 노드 간 연결 관계를 나타냄.노드의 특징 행렬 (Feature Matrix), 각 노드의 feature 값을 포함. (초기 Feature가 GNN을 거치면서 학습되고, 최종적으로 Embedding이 됩니다.) 2. 그래프로 표현할 수 있는 데이터 예시분자 구조: 원자들이 노드, 결합이 엣지로 표현됨.소셜 네트.. 2025. 3. 16. 이전 1 ··· 18 19 20 21 22 23 24 ··· 83 다음
