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[CVPR 2024] Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian Splatting Paper InfoCVPR 2024 (Best Student Paper)Zehao Yu, Anpei Chen, Binbin Huang, Torsten Sattler, Andreas Geiger University of Tubingen | Tubingen AI Center | ShanghaiTech University | Czech Technical University in Prague Introduction  Novel View Synthesis는 VR,  로보틱스 등에서 중요한 과제이며, 최근 3D Gaussian Splatting(3DGS)이 실시간 고해상도 합성을 제공하는 유망한 방법으로 주목받고 있다. 3DGS는 3D 장면을 확장된 3D Gaussian들의 집합으로 표현하고, 이를 스크린 공간에 .. 2025. 1. 23.
[ECCV 2024] MVSGaussian: Fast Generalizable Gaussian Splatting Reconstruction from Multi-View Stereo Paper InfoECCV 2024Tianqi Liu, Guangcong Wang, Shoukang Hu, Liao Shen, Xinyi Ye, Yuhang Zang, Zhiguo Cao, Wei Li, Ziwei LiuJiahui Zhang, Fangneng Zhan, Muyu Xu, Shijian Lu, Eric XingHuazhong University of Science and Technology | S-Lab, Nanyang Technological University | Great Bay University | Shanghai AI Laboratory Introduction Novel View Synthesis(NVS)은 여러 시점에서 촬영된 소스 이미지를 바탕으로 새로운 시점의 이미지를 합성.. 2025. 1. 22.
[CVPR 2024] FreGS: 3D Gaussian Splatting with Progressive Frequency Regularization Paper InfoCVPR 2024Jiahui Zhang, Fangneng Zhan, Muyu Xu, Shijian Lu, Eric XingNanyang Technological University | Max Planck Institute for Informatics | Carnegie Mellon University | MBZUAI Introduction  Novel View Synthesis(NVS)는 한 장면(scene)을 여러 시점에서 촬영한 이미지를 바탕으로 장면을 정밀하게 모델링하여, 임의의 뷰포인트에서 이미지를 생성하는 것을 목표로 한다. 최근에는 NeRF를 기반으로 발전을 이루어 왔으나 긴 학습 및 렌더링 시간이 소요된다는 문제가 있다. NeRF의 유력한 대안으로 주목받는 3D Gaussi.. 2025. 1. 20.
Out-of-Distribution (OOD) Detection 머신 러닝 시스템의 신뢰성과 안전성을 위한 OOD 탐지란?OOD(Out-of-Distribution) 탐지는 머신 러닝 시스템의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 중요한 기술입니다. 예를 들어, 자율 주행 시스템에서는 훈련 중에 보지 못한 낯선 장면이나 객체를 탐지하면 경고를 울리고 인간이 개입할 수 있도록 해야 합니다. 이런 기술은 2017년에 처음 주목받기 시작했고, 이후 연구 커뮤니티에서 활발히 연구되며 다양한 방법론이 개발되고 있습니다. 여기에는 분류 기반, 밀도 기반, 거리 기반 방법론 등이 포함됩니다. 일반화된 OOD 탐지 (Generalized OOD Detection)일반화된 OOD 탐지 프레임워크는 이상 탐지(Anomaly Detection, AD), 새로움 탐지(Novelty Detect.. 2024. 11. 19.
AttributeError: module 'cupy.cuda' has no attribute 'compile_with_cache' https://docs.cupy.dev/en/stable/upgrade.html cupy.cuda.compile_with_cache() 함수는 더 이상 사용할 수 없으며, CuPy v10에서 이미 사용 중단(deprecated) 상태였고, 이제는 완전히 제거된 것으로 보인다. 따라서 해당 기능을 사용하는 코드를 수정하여 RawModule 또는 RawKernel API로 마이그레이션해야 합니다. LiteFlowNet의 correlation.py 수정 #!/usr/bin/env pythonimport cupyimport mathimport reimport torchkernel_Correlation_rearrange = ''' extern "C" __global__ void kernel_Correlati.. 2024. 9. 5.
Could not load library libcublasLt.so.12. Error: libcublasLt.so.12: cannot open shared object file: No such file or directory 본인 서버 우분투 22 CUDA 11.8 이 환경 안건들면서 위에 에러 해결하기 아래것 따라하십쇼 # install CUDA repo: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#network-repo-installation-for-ubuntu sudo apt update sudo apt download libcublas-12-0 mkdir contents dpkg-deb -xv libcublas-12-0__.deb contents/ sudo mv contents/usr/local/cuda-12.0/targets/x86_64-linux/lib/* /usr/local/cuda/lib64/ rm -rf contents http.. 2024. 4. 17.

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