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(progressing) 3D Vision with Transformers: A Survey 공감수 0 댓글수 0 2024. 9. 1.
PointNet 코드 분석 - PointNetfeat PointNetfeat이 논문의 Figure에서 지칭하는 부분을 미리 알아봤었다. 아래 그림의 빨간 영역이다. 클래스 전체 코드는 아래와 같다. class PointNetfeat(nn.Module): def __init__(self, global_feat = True, feature_transform = False): super(PointNetfeat, self).__init__() self.stn = STN3d() self.conv1 = torch.nn.Conv1d(3, 64, 1) self.conv2 = torch.nn.Conv1d(64, 128, 1) self.conv3 = torch.nn.Conv1d(128, 1024, 1).. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 24.
PointNet 코드 분석 - PointNetCls 먼저 PointNetCls 클래스의 전체 코드를 살펴보며 PointNetCls가 Figure 상에서 어떤 부분을 담당하는지 파악해 보았다. 클래스 전체 코드는 아래와 같다. class PointNetCls(nn.Module): def __init__(self, k=2, feature_transform=False): super(PointNetCls, self).__init__() self.feature_transform = feature_transform self.feat = PointNetfeat(global_feat=True, feature_transform=feature_transform) self.fc1 = nn.Linear(1024, 512.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 24.
PointNet 코드 분석을 시작하기 전 파이토치를 공부할 겸 포인트 클라우드 딥러닝 모델 중 유명한 PointNet 코드를 분석해 보도록 하겠다. 공부용으로 선택한 코드는 papers with code라는 사이트에서 PointNet을 검색하여 파이토치로 구현된 코드들 중 가장 많은 스타를 받은 코드로 선택했다. papers with code의 경우 깃허브에 올라온(?) 딥러닝 모델 코드들을 모아놓은 사이트라 AI 관련해서 공부하는 사람들에게 굉장히 유용한 사이트인 것 같다. https://paperswithcode.com/paper/pointnet-deep-learning-on-point-sets-for-3d#code Papers with Code - PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Cla.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 8. 24.
[PyTorch Tutorial] LeNet-5 코드 분석 파이토치에서 제공하는 튜토리얼이 있는 것을 알게 되었고, 이를 활용하면 좋을 것 같다고 판단해 하나씩 공부해보려고 한다. https://pytorch.org/tutorials/beginner/introyt/introyt1_tutorial.html Introduction to PyTorch — PyTorch Tutorials 2.4.0+cu121 documentationNote Click here to download the full example code Introduction || Tensors || Autograd || Building Models || TensorBoard Support || Training Models || Model Understanding Introduction to PyTo.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 20.
Deep Learning for LiDAR Point Clouds in Autonomous Driving (Ying Li, IEEE, 2020)https://ieeexplore.ieee.org/document/9173706 Deep Learning for LiDAR Point Clouds in Autonomous Driving: A ReviewRecently, the advancement of deep learning (DL) in discriminative feature learning from 3-D LiDAR data has led to rapid development in the field of autonomous driving. However, automated processing uneven, unstructured, noisy, and massive 3-D point cloudsieeexplor.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 17.
[Open3D Tutorial] convex hull Convex hullConvex Hull은 주어진 포인트 클라우드의 바깥쪽 경계를 형성하는 최소한의 볼록 다면체로3D 포인트 클라우드 데이터에서 다양한 분석과 처리를 수행하는 데 매우 유용한 기하학적 도구복잡한 3D 데이터를 단순화하거나 효율적으로 처리해야 하는 경우에 유용하게 사용할 수 있다 convex hull의 활용부피 계산:Convex Hull을 사용해 복잡한 형상의 부피를 추정할 수 있다포인트 클라우드가 잡음(noise)이 많거나 불완전할 때, Convex Hull을 통해 단순화된 형태의 부피를 계산할 수 있다충돌 감지(Collision Detection):Convex Hull은 컴퓨터 그래픽스나 로보틱스에서 충돌 감지 알고리즘의 기초로 사용될 수 있다복잡한 3D 모델을 Convex Hull로 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 14.
A Survey of Autonomous Driving: Common Practices and Emerging Technologies 자율주행에 대해 전반적으로 다루는 survey 논문이다 보니 전체 내용을 한 번에 다 정리할 것은 아니고,관심 있는 부분 또는 필요한 부분들부터 조금씩 읽고 정리해 나갈 것이다 (Ekim Yurtsever, IEEE, 2020)https://ieeexplore.ieee.org/document/9046805/Common Practices and Emerging Technologies" data-og-description="Automated driving systems (ADSs) promise a safe, comfortable and efficient driving experience. However, fatalities involving vehicles equipped with ADSs are on t.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 14.
[Open3D Tutorial] bounding volumes bounding volumes코드를 살펴보기 전, bounding volumes에 대한 이해부터 필요할 것 같아 bounding volumes이 무엇인지, 어떤 형태들이 존재하는지를 찾아보았다. open3d의 Bounding Volumes은 포인트 클라우드나 메쉬와 같은 3D 데이터의 공간적 경계를 나타내는 기하학적 형태로, 3D 데이터를 포함하는 최소한의 공간을 정의하고 다양한 분석과 계산에서 효율성을 높이는 데 사용된다. open3d에서는 주로 Axis-Aligned Bounding Box (AABB)와 Oriented Bounding Box (OBB) 2 가지 형태를 지원한다. 1. Axis-Aligned Bounding Box (AABB)AABB는 축에 정렬된 경계 상자로 항상 x, y, z.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 13.
[Open3D Tutorial] point cloud distance point cloud distance이번 섹션은 포인트 클라우드 간의 거리를 계산하는 것이다. 아직 자율주행 관련 프로젝트 경험이 없다보니 포인트 클라우드의 거리 계산이 왜 필요한지, 언제 어떻게 활용되는지 궁금해서 찾아본 것을 먼저 정리해보겠다. 포인트 클라우드 간의 거리 계산의 활용 및 필요성:3D 모델 정렬 및 registration필요성: 2 개의 포인트 클라우드를 정렬하는 것은 3D 데이터 처리에서 매우 중요한 작업인데, 이때 각 포인트 클라우드 간의 거리를 최소화하는 방식으로 정렬이 이뤄진다활용: Iterative Closest Point (ICP) 알고리즘은 두 포인트 클라우드를 정렬하기 위해 반복적으로 포인트 간의 거리를 계산하고, 이를 기반으로 변환 행렬을 업데이트한다. 정렬이 완료되면.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 13.
up-sampling and down-sampling down-sampling과 up-sampling은 딥러닝 모델에서 데이터의 크기와 해상도를 조절하여 더 나은 학습 결과를 얻기 위해 자주 사용하는 방법이다. 1. Down Sampling데이터의 해상도 또는 크기를 줄이는 과정으로 주로 일부 데이터를 버리거나 압축한다. 데이터 크기 감소: 큰 데이터를 작은 크기로 줄여 처리 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄인다특징 추출: 신경망에서는 다운 샘플링을 통해 중요한 특징 추출 및 불필요한 세부 정보를 줄일 수 있다CNN의 pooling 레이어가 이미지 해상도를 낮추며 중요한 특징을 유지하는 다운 샘플링 방법 중 하나 2. Up Sampling데이터의 해상도 또는 크기를 늘리는 과정으로 주로 작은 데이터를 더 큰 해상도로 복원하거나 저해상도 데이터를 고해상도로 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 13.
[Open3D Tutorial] vertex normal estimation Vertex normal estimation코드를 살펴보기 전 normal vector에 대해서 먼저 간략하게 찾아보았다. 법선 벡터(normal vector)3D 공간에서 포인트 클라우드 표면의 방향을 나타내는 데 사용표면 재구성, 특징 추출, 매칭 등 다양한 3D 데이터 처리 작업에서 중요한 역할import open3d as o3dply_point_cloud = o3d.data.PLYPointCloud()pcd = o3d.io.read_point_cloud(ply_point_cloud.path)print("downsample the point cloud with a voxel of 0.05")downpcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.05) ###########.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 12.
[Open3D Tutorial] voxel downsampling Voxel downsampling코드를 살펴보기 전 down-sampling과 up-sampling에 대한 이해가 필요하다고 생각해 아래 링크에 이에 대한 정리를 해보았다. https://developer-ssooya.tistory.com/entry/up-sampling-and-down-sampling up-sampling and down-samplingdown-sampling과 up-sampling은 딥러닝 모델에서 데이터의 크기와 해상도를 조절하여 더 나은 학습 결과를 얻기 위해 자주 사용하는 방법이다. 1. Down Sampling데이터의 해상도 또는 크기를 줄이는 과정developer-ssooya.tistory.com import open3d as o3dprint("Load a ply point.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 12.
[Open3D Tutorial] visualize point cloud Visualize point cloudimport open3d as o3dimport numpy as npprint("Load a ply point cloud")ply_point_cloud = o3d.data.PLYPointCloud()pcd = o3d.io.read_point_cloud(ply_point_cloud.path)print(pcd)print(np.asarray(pcd.points))o3d.visualization.draw_geometries( [pcd], zoom = 0.3412, front = [0.4257, -0.2125, -0.8795], lookat = [2.6172, 2.0475, 1.532], up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024])draw.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 12.
Open3D https://www.open3d.org/docs/latest/introduction.html Introduction - Open3D primary (e86fcb3) documentationPrevious Homewww.open3d.org 3D 데이터 처리 및 시각화를 위한 오픈 소스 라이브러리로 3D 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 사용 가능하다.특히 포인트 클라우드, 메쉬, 그래프, 이미지 등의 3D 데이터 구조를 쉽게 다룰 수 있도록 다양한 기능을 지원한다. 사용 가능 언어로는 Python과 C++이 존재한다. 주요 특징으로는 포인트 클라우드 처리포인트 클라우드 데이터를 불러와 시각화 및 다양한 연산 수행 가능주요 기능으로 다운샘플링, 노이즈 제거, alignment.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 12.
[프로그래머스] 옹알이(2) https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/133499 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 접근 연속해서 같은 발음은 하지 못한다 "aya", "ye", "woo", "ma" 네 가지 발음만 가능하다 replacingOccurrences를 활용해서 ""로 치환할 경우, ayamayaa와 같이 중간의 m과 마지막 a가 합쳐져서 조건을 충족할 수 있게 된다. 즉, 문자의 순서를 보존해야 하는 경우는 replacingOccurrences를 사용하면 안된다. 배열의 길이가 최대 100, 발음.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 22.
[프로그래머스] 실패율 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42889 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 접근 실패율 = 스테이지에 도달했으나 아직 클리어하지 못한 플레이어의 수 / 스테이지에 도달한 플레이어 수 → stages에서 스테이지별로 도전 중인 플레이어 수와, 스테이지에 도달한 플레이어 수를 카운팅해야 한다 (Int, Int) 튜플을 타입으로 받는 배열을 생성하여 (도전 중인 플레이어 수, 도달한 플레이어 수)를 카운팅한다. 이때 각 사용자가 도착한 모든 스테이지를 반복문으로 돌려서 카운팅.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 22.
[프로그래머스] 덧칠하기 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/161989?language=swift 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 접근 실패 덧칠해야 하는 가장 왼쪽 블록과 가장 오른쪽 블록에 대한 정보를 저장해 m만큼 왼쪽 블록을 갱신하면서 덧칠 수행 인덱스에 대한 정보를 저장하기 때문에, 중간에 덧칠이 필요없는 구간에 대해서도 카운팅이 될 수 있음 → 반례 func solution(_ n:Int, _ m:Int, _ section:[Int]) -> Int { var answer = 0 var .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 21.
[프로그래머스] 명예의 전당 (1) https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/138477 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 접근 k는 최대 100, score 배열의 크기는 최대 1000 명예의 전당을 관리하기 위해서는 정렬이 필요 최악의 시간 복잡도인 1000 * 100 log 100은 시간 초과가 되지 않음 score 반복문 안에서 매번 정렬을 수행해도 괜찮음 코드 1. Swift 풀이 func solution(_ k:Int, _ score:[Int]) -> [Int] { var answer = [Int]() v.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 14.
[프로그래머스] 콜라 문제 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/132267 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 접근 이번 차례에 바꾸지 못하는 빈 병은 나중에라도 교환할 수 있기 때문에 콜라로 바뀌는 빈 병과 구분해야 한다 코드 func solution(_ a:Int, _ b:Int, _ n:Int) -> Int { var answer = 0 var coke = n while coke >= a { let remain = coke%a let newCoke = (coke - remain) / a * b an.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 13.
[프로그래머스] 마법의 엘레베이터 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/148653# 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 접근 첫 번재 테스트 케이스를 통해 5보다 클 경우, 올림 / 5보다 작거나 같을 경우 내림을 생각했다. 두 번째 테스트 케이스의 경우 2550이 되었을 때, 2600과 2500으로 가는 경우 모두 5개의 돌을 추가로 사용하게 된다. 이후 숫자들을 모두 점검했을 때 해당 테스트 케이스는 이전과 같은 로직으로 올림으로 처리하는 것이 최소값이 되었지마, 다른 테스트 케이스를 생성해 점검이 필요했다.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 11.
[프로그래머스] 최소 직사각형 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/86491?language=python3 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 접근 최소 직사각형을 찾는 것이 목표 두 변 중 긴 값을 가로로 고정시키고, 짧은 값은 세로로 고정시킨다 현재 직사각형의 각 변의 길이와 answer를 비교해서 최대값을 갱신한다 코드 import Foundation func solution(_ sizes:[[Int]]) -> Int { var answer = (0, 0) for size in sizes { let w.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 8.
[프로그래머스] 스티커 모으기(2) https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12971 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 접근 데이터 크기 10M → 웬만하면 O(n)으로 해결 숫자 몇 개를 더해 최대 합 구하기 → DP로 합 누적 원형으로 연결된 스티커 → DP 2개 활용 0번째 인덱스가 포함인 경우, 0번째 인덱스를 포함하지 않는 경우 x 인덱스를 택할 경우, x-1과 x+1인 양 옆은 사용할 수 없음 i에 대해서는 i-1 의 값을 더할 수 없지만, i-2 의 값은 더할 수 있음 코드 import Foundati.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 3. 5.
[프로그래머스] 큰 수 찾기 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42883 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 접근 숫자에서 몇 개의 숫자를 제거해 만들 수 있는 가장 큰 수를 찾아야 하며, 숫자의 정렬 순서는 바뀌면 안된다. → 순서대로 탐색해야 한다. 가장 큰 수를 만들기 위해서는 앞에 위치하는 숫자의 크기가 커야 한다. → 스택과 반복문을 활용해 새로운 숫자보다 기존의 숫자가 작은 경우 모두 제거해준다. 뒤에 남아있는 숫자 개수 + result에 저장된 숫자 개수가 원래 숫자에서 k개를 제거한 숫자보.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 5.
[프로그래머스] 삼각 달팽이 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/68645 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 접근 규칙을 찾아서 구현하는 문제 왼쪽 → 아래 → 오른쪽 순서로 방향 진행 왼쪽은 row +1, col 유지 아래쪽은 row 유지, col +1 오른쪽은 row와 col 모두 -1씩 2차원 배열을 생성해서 각 row의 데이터 크기를 미리 초기화한다. 값을 반환할 때 flatMap을 활용하여 2차원 배열을 1차원 배열로 변환한다. 코드 import Foundation func solution(_ .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 4.
throttle https://developer.apple.com/documentation/combine/fail/throttle(for:scheduler:latest:) throttle(for:scheduler:latest:) | Apple Developer Documentation Publishes either the most-recent or first element published by the upstream publisher in the specified time interval. developer.apple.com RxSwift와 Combine을 사용하면서 throttle에 대해 들어보기는 했는데, 제대로 사용해 보거나 공부해 본 적이 없다. throttle에 대해 학습하고, 현재 진행 중인 프로젝트에도 적.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 29.
재사용 가능한 ViewModel 구현하기 상황 A/B 프로젝트에서 토픽 조회 API와 투표 API를 3개의 탭에서 사용한다. 각 ViewModel에 동일한 로직을 3번이나 구현하는 것은 번거로운 일이라고 생각했다. 이를 개선하기 위해서 한 번만 구현하고, 재사용할 수 있는 코드를 작성해야겠다는 생각을 하게 되었다. 개선 평소 책임 지향 설계를 위해 프로토콜로 ViewModel이 가지는 책임을 먼저 정의하고, 이후 구현체를 구현하는 방식으로 ViewModel을 구현한다. 또한 프로토콜 초기 구현 개념을 쏠쏠히 사용하고 있다. 평소 애용하던 프로토콜과 초기 구현을 활용하여 ViewModel을 구현하면 재사용성 가능한 ViewModel을 구현할 수 있겠다는 생각을 하게 되었다. 아이디어를 바탕으로 토픽 조회 ViewModel 프로토콜을 생성하고, 초.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 18.
[프로그래머스] 연속된 부분 수열의 합 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/178870 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 접근 길이가 최소이며, 앞쪽에 등장하는 수열 찾기 → 투포인터 로직 구간 누적 합이 k보다 작거나 같을 때, end 포인터를 갱신해야 한다. 이때 end 포인터가 마지막 인덱스를 가리키고 있다면, 빠른 종료를 시킨다. 코드 import Foundation func solution(_ sequence:[Int], _ k:Int) -> [Int] { var start = 0, end = 0 var .. 공감수 0 댓글수 1 2024. 2. 5.
[소프티어] 택배 마스터 광우 https://softeer.ai/practice/6273 Softeer - 현대자동차그룹 SW인재확보플랫폼 softeer.ai 접근 최소 무게를 들 수 있는 최적의 순서를 찾아야 한다 → 순열 코드 import sys import itertools n, m, k = list(map(int, sys.stdin.readline().split())) w = list(map(int, sys.stdin.readline().split())) answer = 2**128 for permutation in list(itertools.permutations(w, n)): p = 0 temp = 0 for i in range(k): tempW = 0 while tempW + permutation[p] 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 1.
Algorithm with python 파이썬으로 알고리즘을 풀기 위해 필요한 개념들을 정리합니다. 문자열 문자열의 대/소문자화. .upper() # 대문자 .lower() # 소문자 특정 문자를 기준으로 문자열 분리 .split(문자) 문자열의 리스트화 list(문자열) 리스트화된 문자열 다시 문자열로 변환하기 ''.join(문자열 배열) 알파벳으로만 구성되어있는지 확인 문자열.isalpha() 배열 원소 추가 배열.append(원소) 마지막 원소 삭제 배열.pop() del 배열[-1] 첫 번째 원소 삭제 삭제한 원소 = 배열.pop(0) #삭제한 원소를 반환한다. 조건을 충족하는 첫 번째 인덱스 찾기 arr.index(원소 값) 정렬 배열.sort() # 오름차순 배열.sort(reversed=True) # 내림차순 원소의 길이로 정렬 .. 공감수 0 댓글수 1 2024. 2. 1.

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