[일:] 2021년 09월 06일
Propagate Yourself: Exploring Pixel-Level Consistency for Unsupervised Visual Representation Learning
해당 논문은 pixel-level로 Contrastive learning을 하는 방식을 제안한다. 기존의 unsupervised learning에서 Contrastive learning은 이미지 전체인 instance level로 이루어지곤 했다. 이러한 학습 방식은 image classification task에서는…
[KCCV 2021] 첫 학회에 참가하며
시작에 앞서… 사실 본 참관기를 KCCV가 끝난 주말에 작성해두었는데… 내용을 조금 더 보강하고 올려야겠다 생각하고 그대로 서랍장에 넣어뒀었네요 … 앞으로 그냥 바로바로 업로드 해야겠다는 것을…
[ICCV 2017] How far are we from solving the 2D & 3D Face Alignment problem? (and a dataset of 230,000 3D facial landmarks)
저는 지난 학기동안 캡스톤에서 얼굴 이미지로 체중 변화를 알아내는 것에 대해 알아보았습니다. 저희가 얼굴 이미지로 체중 변화를 어떻게 예측하였는지 간단하게 설명하자면 그 과정은 다음과 같습니다:…
[KCCV 2021] Review
Towards Diverse and Robust High-level Scene Understanding (권인소 교수님) 컴퓨터 비전의 초기에 사람의 시각적 인지에 대한 연구를 통해 시각적 인지에 영향을 미치는 세 가지가 제시되었다….
[NeurIPS 2020] Labelling unlabelled videos from scratch with multi-modal self-supervision
비디오 연구와 Self-supervised Learning과는 꽤나 연결고리가 있습니다. 연구를 위한 비디오 프레임 수의 경우 적게는 백 장부터 많게는 몇 만장까지 대용량의 데이터를 포함하고 있어 Labeled 데이터를…
[CVPR 2014]DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
이전 리뷰에서 사람의 키포인트를 이용한 3차원 위치 인식 방법론들에 대해 소개하였습니다. 사실 이전에 소개드린 방법론들에는 치명적인 단점이 있습니다. 입력 값으로 사용되는 Human Pose Estimation(HPE)의 성능에…
Self-supervised monocular depth estimation based on image texture detail enhancement
언제나 매주 그래왔듯이 Self-supervised 방식의 깊이 추정 방법론을 또다시 들고오게 되었습니다. Depth estimation은 많은 연구자들이 연구하고 있는 핫한 분야이면서 Self-supervised 는 생각보다 많은 연구가 되고…
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