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Exploring the Devil in Graph Spectral Domain for 3D Point Cloud Attacks ECCV 2022 paper link official code Keywords Point Cloud Classification, Graph Signal Perturbation, Graph Fourier Transform Background * Graph Signal Processing (GSP)을 들어보신 적이 있으신가요? 최근 Graph domain에서 잘 활용되고 있진 않으나 Graph Spectral Theorem으로부터 Graph Convolutional Networks(
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기다려주셔서 감사합니다. 다시 한 번 같이 한 번 Graph와 생물에 관련된 논문을 읽어보아요. 김지원 Graph Structured Neural Network는 생물학적 자극에 대한 변화를 모델링 하기에 적합하다. 단백질 및 분자 요소들이 생물학적 경로와 유전자 발현 메커니즘을 시간과 공간적 배경에서 조절을 하는 현상을 의미한다. 이미지를 다루는 CNN는 서로 가까운 픽셀들을 aggregation와 같은 방식으로
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Semantic Segmentation for Point Cloud Scenes via Dilated Graph Feature Aggregation and Pyramid Decoders AAAI 2022 배지훈 paper link Keywords Pointcloud Semantic Segmentation, Sparse-KNN Search, Dilated Graph Convolution, Pyramid Decoder Introduction * 수많은 포인트 클라우드 문제에서 그래프 표현 방법을 활용하는 많은 연구들은 널리 잘 알려진 K-nearest neighbors (KNN) 알고리즘을 많이 활용하고
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Knowledge-inspired 3D Scene Graph Prediction in Point Cloud NIPS 2021 배지훈 paper link Keywords Scene Graph Prediction, Knowledge Graph, Meta-embedding via Graph Auto-Encoder Introduction * 요즘 LLM에 대한 열풍이 엄청난 것 같습니다. 그런만큼 다음 도메인에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법론들 또한 큰 관심을 받고, 엄청난 아이디어들 또한 쏟아지고 있습니다. * 특히, LLM의
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Learning Inter-Superpoint Affinity for Weakly Supervised 3D Instance Segmentation ACCV 2022 배지훈 paper link code keyword : Superpoint Graph, Inter-superpoint affinity mining, Volume-aware instance refinement Introduction * 저번 주 오마카세 주제와 동일하게, 슈퍼포인트 그래프 표현학습을 활용한 포인트 클라우드 분할 문제 적용에 관련한 논문을 가지고 왔습니다. * Weakly Supervised learning 방법은 대체로 Fully supervised
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Learning Superpoint Graph Cut for 3D Instance Segmentation NIPS 2022 배지훈 paper link keyword : Point cloud segmentation, Graph Attention learning, Edge Score Prediction Network, Superpoint Graph Cut Network. [Content] Introduction * 컴퓨터 비전 분야에서, 픽셀 클러스터링 방법으로 잘 알려진 슈퍼픽셀 생성 알고리즘이 존재합니다. 다음은 이미지 상 유사도가 높은 픽셀들을 하나의 그룹으로
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Perturbed Self-Distillation: Weakly Supervised Large-Scale Point Cloud Semantic Segmentation 배지훈 ICCV 2021 Paper Link Official Code Keywords : Large scale pointcloud segmentation, Weakly-supervised learning, Graph topology learning, Perturbed self-distiliation (PSD) [Content] Background * 자동주행, HCI (Human-computer interation), 로보틱스 분야 등에서 많이 활용되는 포인트 클라우드와 의미론적 분할 문제 (Semantic Segmentation)는 일반적으로 거대
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PU-GCN: Point Cloud Upsampling using Graph Convolutional Networks (CVPR 2021) 배지훈 Paper link official code keyword : Point Cloud Upsampling, Graph Convolution, NodeShuffle, Inception DenseGCN [Content] Introduction * 포인트 클라우드의 기하학적 구조정보를 포착하고, 포인트 사이의 관계정보를 학습하는 그래프 신경망을 활용하여, 다양한 포인트 클라우드 분석 및 처리 분야에서 활발한 연구들이 진행되고 있습니다. * 이번에
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GNN4DM: A Graph Neural Network-based 김지원 [Content] subject : method to identify overlapping functional disease modules keyword : #gene_interpretation #GraphNeuralNetwork #GNN 사이트 🔗: GNN4DM: A Graph Neural Network-based method to identify overlapping functional disease modules 호기심 많은 웡카: 이 논문을 왜 오늘 오마카세에 들고 오신걸까요? 나: 건강해지는 초콜릿은 무엇일지 궁금하네요. 저는 질병과
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H2-FDetector: A GNN-based Fraud Detector with Homophilic and Heterophilic Connections [Paper Info] * PaperLink * YoutubeLink [keyword] * imbalancedData, FraudDetection ,Heterophily [Content] 지금 이 순간에도, 사기꾼들은 선량한 시민들을 대상으로 악의적으로 재화를 편취하기 위한 사기 수법을 개발하고 시행하고 있을 것으로 생각됩니다. 특히, 온라인 채널의 발달로 여러 플랫폼을 통한 상호교류가 증가하면서, 오프라인 대비하여 온라인 사기
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Graph interview 1번째 그래프 인터뷰, 이진호 교수님. Graph interview 소개 * 국내ㆍ외 그래프 석학분들과 현업분들의 귀중한 인사이트를 공유하자는 취지로 기획하게 된 프로젝트입니다. * 이번 인터뷰 대상자는 서울대 이진호 교수님입니다.[bio] * 날짜는 2월 초중순 정도로 예상합니다. * 채널은 유튜브를 통해 실시간 중계할 예정입니다.녹화본 공유 예정이나, 편집으로 몇몇 부분이 생략될 수 있습니다. * 이런분들이 함께
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DisoFLAG: accurate prediction of protein intrinsic disorder and its functions using graph-based interaction protein language model paperlink keyword * #단백질언어모델 * #신약개발 * 데이터 임베딩과 모델 구조 💡 생물학자: 악의적이고 문제를 일으키는 단백질에 대해 어떤 형태의 약물을 먼저 개발해야 하는지 예측하는 신뢰할 수 있는 방법이라고 합니다. 이 결과를 어떻게 쉽고 빠르게 확인 할 수