728x90 ๋ฐ์ํ Deep Learning/[D&A] 2023 Conference5 [4์ฃผ์ฐจ] <์ฃผ์ ๋ณ๊ฒฝ> ์ฒดํ๋ณ ์ท์ ํ๊ธฐ ์ฌ์ ์กฐ์ฌ https://github.com/lijiaman/awesome-3d-human - ๋์ ์ฝ๋๊ฐ ์๋๊ฒ ๋ง์ ใ ใ https://github.com/lzhbrian/Clothes-3D ๊ธฐ์กด๋๋ก ์ฒดํ์ ๋ฐ๋ผ ์ท์ ํ๊ธฐ๋ฅผ ํ ๊ฒ์ธ์ง (SMPL + 3D clothesํ + ํฉ์ฑ + ๋ํ ์ผ ) ์ท ์ ์ ์ฌ๋์ ํํ๋ฅผ ๋ฐ์ ์ท ๋์์ธ์ ๋ฐ๊พธ๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๊ฐ์ง (์ด ์น๊ตฌ๋ ์กฐ๊ธ ๋ค๋ฅธ ๋ฐฉ์)⇒ + upgrade ๋ฒ์ : ์ฐ๋ฆฌ๊ฐ ์ง์ ์ท์ ๊ทธ๋ฆฐ ๋ค์, ์ท์ ๋์์ธ๊น์ง ๋ฐ์ ์๋ก ์ ํ๋ ๊ฒ(ํฌ๋ง ์ฌํญ) 1๋ฒ์ผ๋ก ์ ํํ ๊ฒฝ์ฐ) input์ผ๋ก ์ฌ์ง ๋ฐ๊ณ , ๋ชจ๋ธ ๋๋ ค์ ์ํ๋ ์ท ์ ํ๋๊ฑธ๋ก ๋ณด์ฌ์ฃผ๋๊ฑฐ? 2๋ฒ์ผ๋ก ์ ํํ ๊ฒฝ์ฐ) ์ท ๊ทธ๋ฆฌ๊ฒ ํด์ ๋์์ธ์ ์ ํ์ ๋ณด์ฌ์ฃผ๋ ์ ๋?๊ฐ ๋ ๋ฏ (์์ด๋์ด ์ ์์ผ ๋ฟ - ์ฐพ์ง ์์) 1. ์ฒดํ๋ณ .. 2023. 8. 10. [3์ฃผ์ฐจ] ๊ฑด๋ฌผ 3Dํ ๋ชจ๋ธ ์ฐพ๊ธฐ GitHub - chrise96/3D_building_reconstruction: MSc Computer Science project. Automatically enhance CityGML LOD2 buildings with facade details, by using a panoramic image sequence and building footprint data. NOTE: Amsterdam Panorama API is currently offline. MSc Computer Science project. Automatically enhance CityGML LOD2 buildings with facade details, by using a panoramic image sequence and buil.. 2023. 7. 28. [2์ฃผ์ฐจ] 3D Generation Model Github ํ์ ๐ก 2์ฃผ์ฐจ ๊ณผ์ : 3D ์์ฑํ๋ ๋ชจ๋ธ ๊นํ → ๋ง์ฝ ํ์ต์ด ํ์ํ ๋ชจ๋ธ์ด๋ฉด ์ด๋ค ๋ฐ์ดํฐ๊ณ , ๋ฐ์ดํฐ AIํ๋ธ๊ฐ์ ๋ฐ ์๋์ง 1. CIPS-3D (21๋ ๋ 10์) ์ด๋ฏธ์ง๋ฅผ 3Dํ ์ํค๋ ค๊ณ ํ๋, ์ ๋ฒ์ ์๊ฒฌ ๋์๋ ์ํ ํฌ์คํฐ ํน์, ํด๋ฆฌํฌํฐ ์ ๋ฌธ?, ๊ทธ๋ฆผ ๋ช ํ ๋ฑ์ด ๊ฐ๋ฅํ ์๋ ์์ง ์์๊น ๐ป https://github.com/PeterouZh/CIPS-3D ๐ https://arxiv.org/abs/2110.09788 ๐งช https://huggingface.co/spaces/hysts/Shap-E ํน์ง : NeRF ๊ธฐ๋ฐ : ํ๊ณ์ ์ NeRF ๋ง๋ฅ ์์์๋ง ๋น๋น๋๋ ๊ฒ๋ง ๊ฐ๋ฅ → ์ฐ๋ฆฌ๊ฐ ์ด๋ค ์ฃผ์ ๋ก ํ ๊ฑฐ๋์ ๋ฐ๋ผ์ choice ๋ ์๋ ์๋ ์๋ : ๋ฐ์ดํฐ์ : ์ด๋ฏธ์ง…? 2. FastGANFit (21๋ .. 2023. 7. 17. [1์ฃผ์ฐจ] NeRF: Representing Scenes asNeural Radiance Fields for View Synthesis ๐ก 0. Abstract ์ฐ๋ฆฌ๋ ๋๋ฌธ ์ ๋ ฅ ๋ทฐ ์ธํธ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ์ฐ์์ ์ธ ๋ถํผ ์ฅ๋ฉด ํจ์๋ฅผ ์ต์ ํํ์ฌ ๋ณต์กํ ์ฅ๋ฉด์ ์๋ก์ด ์์ ์ ํฉ์ฑํ๋ ์ต์ฒจ๋จ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ฌ์ฑํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ ์ํฉ๋๋ค. ์ฐ๋ฆฌ์ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์์ ํ ์ฐ๊ฒฐ๋ (๋น์ ํ) ์ฌ์ธต ๋คํธ์ํฌ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ์ฅ๋ฉด์ ํํํ๋ฉฐ, ์ ๋ ฅ์ ๋จ์ผ ์ฐ์์ ์ธ 5D ์ขํ (๊ณต๊ฐ ์์น (x, y, z) ๋ฐ ์์ฒญ ๋ฐฉํฅ (θ, φ))์ด๊ณ ์ถ๋ ฅ์ ํด๋น ๊ณต๊ฐ ์์น์์์ ๋ถํผ ๋ฐ๋์ ์์ ์ ์์กดํ๋ ๋ฐฉ์ถ ๋๋์ธ์ค์ ๋๋ค. ์ฐ๋ฆฌ๋ ์นด๋ฉ๋ผ ๊ด์ ์ ๋ฐ๋ผ 5D ์ขํ๋ฅผ ์ฟผ๋ฆฌํ์ฌ ๋ทฐ๋ฅผ ํฉ์ฑํ๊ณ , ์ ํต์ ์ธ ๋ถํผ ๋ ๋๋ง ๊ธฐ์ ์ ์ฌ์ฉํ์ฌ ์ถ๋ ฅ ์์๊ณผ ๋ฐ๋๋ฅผ ์ด๋ฏธ์ง๋ก ํฌ์ํฉ๋๋ค. ๋ถํผ ๋ ๋๋ง์ ์์ฐ์ค๋ฝ๊ฒ ๋ฏธ๋ถ ๊ฐ๋ฅํ๊ธฐ ๋๋ฌธ์, ์ฐ๋ฆฌ์ ํํ์ ์ต์ ํํ๊ธฐ ์ํด ํ์ํ ์ ์ผํ ์ ๋ ฅ์ ์๋ ค์ง ์นด๋ฉ๋ผ ํฌ์ฆ๋ฅผ ๊ฐ์ง ์ด.. 2023. 7. 13. [1์ฃผ์ฐจ] [EECS 498-007 / 598-005] 3D Vision ๊ฐ์ ์ ๋ฆฌ 1. 3D Vision Topics 2. 3D Shape Representations 2.1 3D Shape Representations: Depth Map ๐ก ํฝ์ ์ ๋ํด ์นด๋ฉ๋ผ์ ํฝ์ ์ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ตฌํ๋ ๋ฐฉ์ + ์์ผ์ ๋จ์ ์ ๋ณด์ํ๊ธฐ ์ํ loss ๊ตฌ๋น https://arxiv.org/abs/1411.4734 Depth map์ ๊ฐ pixel์ ๋ํด ์นด๋ฉ๋ผ์ ํฝ์ ์ฌ์ด์ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ตฌํจ ๊ธฐ์กด segmentation ์ฒ๋ผ FC๋ฅผ ํตํด pixel ๋ณ๋ก ๊ณ์ฐํ ์ ์๋ค ์ด๋ฅผ ํตํด Predicted Depth Image์ Ground-Truth image์์ Per-pixel loss๋ฅผ ๊ณ์ฐํ์ฌ ํ์ตํ ์ ์์ ํ์ง๋ง ์ฐ๋ฆฌ ๋์์๋ ์๊ณ ๊ฐ๊น์ด ์๋ ๋ฌผ์ฒด์ ํฌ๊ณ ๋ฉ๋ฆฌ ์๋ ๋ฌผ์ฒด์ ํฌ๊ธฐ๋ฅผ ๊ตฌ๋ถํ์ง ๋ชปํจ ์ ๋ฌธ์ ๋ฅผ .. 2023. 7. 10. ์ด์ 1 ๋ค์ 728x90 ๋ฐ์ํ