히스토그램 간의 비교를 할 때는 KL Divergence 또는 PDF map을 사용해서 비교해야한다. Chamfer distance는 보통 위상의 크기나 mesh의 형태가 유사한가 비교하기 위해서 사용한다. General한 case로 접근할 것..아이디어를 낼 때는 얼마나 많은 case를 cover할 수 있는가? Corner case를 타겟팅해서는 안된다.

머리가 안좋아서 익숙해지는데 아주 오래걸렸음 사실 익숙해진것도 아님 게다가 로컬에 저장소가 있다는걸 장점으로 어필하긴 하는데 나한테는 사실 단점인듯

baseline: encoder-decoder convolutional neural network architecture pose the question of how the global processing of information can help improve overall depth estimation 트랜스포머 기반의 Bins모듈을 제안함. 각 이미지에 따라 center value is estimated adaptively per image Final depth values are estimated as linear combinations of the bin centers. 1. Introduction 기존의 conv 레이어들이 global 정보들을 잘 찾지 못한다고 생각하여 본 연구를 진행함. 고..

분할-정복 알고리즘(주어진 문제의 입력 데이터를 작게 줄여서 문제를 분할하여 정복하는 방법)의 하나로 합병 정렬(Merge Sort)와 달리 리스트를 비균등하게 분할한다. ① 리스트 안에 있는 한 요소를 선택한 후 이 원소를 '피벗(pivot)'이라고 하다 ② 피벗을 기준으로 피벗보다 작은 요소들은 모두 피벗의 왼쪽에 옮겨지고, 큰 요소들은 모두 피벗의 오른쪽으로 옮겨진다. ③ 피벗을 제외한 왼쪽 리스트와 오른쪽 리스트를 다시 정렬한다. - 분할된 부분 리스트에 대하여 순환 호출을 이용하여 정렬을 반복한다. - 부분 리스트에서도 다시 피벗을 정하고 피벗을 기준으로 2개의 부분 리스트로 나누는 과정을 반복한다. ④ 부분 리스트들이 더 이상 분할이 불가능할 때까지 반복한다. (리스트의 크기가 0이나 1이 될..

iDisc논문에서 zero-shot testing을 통해 강건함을 확인했다는데 궁금하여 찾아봄. NLP에서 Task 중 하나로 zero-shot classification이 있다고는 하는데 - 간단하게 말하자면 train했을 때 보지 못했던 데이터에 대해서 어떻게 작동하는지를 평가하는 과정임 - 여기서 "zero-shot"은 학습 단계에서 특정 작업이나 데이터에 대한 예제를 전혀 보지 않았음을 나타낸다.