[월:] 2022년 05월
[CVPR2020]SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks
1. Abstract 2개의 local feature의 대응되는 것을 찾고, 맞지않는 포인트는 거부하여 matching하는 SuperGlue라는 neural network를 소개한다. attention 기반의 super glue가 3D 장면 이해와 feature assignment를…
[CVPR2022]RFNet : Unsupervised-Network for mutually reinforcing Multi-modal Image registration and fusion
이번에 소개드릴 논문은 CVPR2022에 게재된 RFNet이라는 논문입니다. 해당 논문의 분야는 논문 제목에서도 확인하실 수 있듯이, Image Registration과 Image Fusion에 관한 논문인데, Image registration에 조금 더…
[CVPR2021] AdaBins: Depth Estimation using Adaptive Bins
이번 리뷰에서 소개드릴 논문은 LiDAR를 GT로 사용하는 Supervised Monocular Depth Estimation에 관한 논문입니다. 일단 이 논문을 이해하려면 최근 Supervised 에서 Depth를 정의하는 방식부터 이해하셔야합니다. DPT나…
[CVPR 2019]D2-Net: A Trainable CNN for Join Description and Detection of Local Features
Abstract 해당 논문은 어려운 상황(외관적 변화가 큰 경우)에서 신뢰도 있는 pixel-level의 대응점 찾기를 해결하기 위한 논문이다. 이 논문은 단일 CNN을 이용하여 dense feature descriptor 역할과…
[CVPR 2022] Learning from Untrimmed Videos: Self-Supervised Video Representation Learning with Hierarchical Consistency
오늘 리뷰할 논문은 CVPR 2022에 accept된 논문 “Learning from Untrimmed Videos: Self-Supervised Video Representation Learning with Hierarchical Consistency” 입니다. 최근에 많은 self-supervised video representation은 trimmed…
[CVPR 2018] Weakly Supervised Action Localization by Sparse Temporal Pooling Network
Before Review 이번에도 Weakly Supervised Temporal Localization 논문입니다. Weakly Supervised Temporal Localization을 주제로 이제 깊게 파보려고 합니다. 때문에 최신의 논문만 읽는 것이 아니라 아이디어가 제안되던…
[WACV2022]Hierarchical Proxy-based Loss for Deep Metric Learning
요약:해당 논문은 classification 구조를 갖는 task에서 class간 Hierarchical 구조를 고려할 수 있도록 설계된 Deep metric learning 방법론입니다. 배경 소개: Deep Metric Learning(DML)이란 convolutional neural networks를…
[ECCV 2020] Unifying Deep Local and Global Features for Image Search
최근에 object centric image retireval 논문으로 DELF를 읽었는데요. 물체 중심 이미지 검색 연구들을 찾아보니 DOLG라는 연구도 있고, 그 연구의 앞선 연구로 DELG라는 논문을 찾았습니다. 읽어두면…
Phase Congruency Detects Corners and Edges
조금 고전이지만, 제가 현재 하고 있는 연구에서 중요하게 사용하고 있는 연구이기에 이번 리뷰에서 설명하고자 합니다. 리뷰의 내용은 이곳을 참조하였습니다. 자 위에 두 개의 이미지가 있습니다….
[ICASSP 2020] Multi-Conditioning and Data Augmentation Using Generative Noise Model for Speech Emotion Recognition in Noisy Conditions
이번에도 Speech Emotion Recognition (SER) 관련 논문입니다. 음성 인식 분야에서는 노이즈(잡음)가 모델의 성능에 영향을 끼치는 중요한 요인 중 하나입니다. 본 논문은 ‘생성 모델’을 사용하여 만든…
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