[월:] 2023년 05월
Yet Another Review of Transformer (Attention Is All You Need, NIPS 2017)
안녕하세요. 백지오입니다. 다섯 번째 X-REVIEW는 Transfomer를 준비하였습니다. 다만 Attention Is All You Need 논문의 리뷰보다는 Transformer 모델에 대해 온갖 자료를 뒤져보며, 상세한 튜토리얼을 작성하는 느낌으로…
[ICLR2021] Pix2seq: A Language Modeling Framework for Object Detection
Introduction 본격적으로 리뷰를 시작하기 전에, 해당 논문에서 다루는 task인 object detection에 대해 정리하고 가겠습니다. object detection은 주어진 이미지에서 사전에 정의된 category에 속하는 object를 찾는 것이며,…
[CVPR 2023] Efficient Movie Scene Detection using State-Space Transformers
Before Review 요즘 논문 연구를 하면서 우선적으로 trouble shooting을 해야 하는 부분이 있는데 그건 바로 길이가 긴 비디오를 나름의 semantic unit으로 분할하는 작업입니다. 관련해서 Movie…
[ICCV 2019]DPOD: 6D Pose Object Detector and Refiner
제가 이번에 리뷰할 논문도 6D Pose Estimation 논문입니다. Introduction 당시에 RGB 영상에 대한 6D Pose Estimation 분야에서 딥러닝 기법들(SSD6D, YOLO6D, AAE, PoseCNN, PVNet 등)이 좋은…
[ICASSP 2023] Exploring Wav2Vec 2.0 fine tuning for improved speech emotion recognition
안녕하세요. 이번에는 음성 감정인식 논문을 가지고 와봤습니다. 제가 이번에 논문 작업에 들어가게 되는데 멀티모달 감정인식 논문에서 대부분 사전학습 모델을 사용하는 것을 알게 되어서 이 논문을…
[arxiv 2023] Active Semi-Supervised Learning by Exploring Per-Sample Uncertainty and Consistency
최근 Active Learning 을 중심으로 리뷰했다면, 오늘은 제가 진정으로 연구하고 싶은 Active+Semi/Self 에 대한 논문을 리뷰하려고 합니다. 제목에서부터 알 수 있든 본 논문은 Active Learning…
[CVPR 2023] MIC: Masked Image Consistency for Context-Enhanced Domain Adaptation
안녕하세요.오늘 리뷰할 논문은 2023년도 CVPR 2023에 투고된 따끈따끈한 논문입니다. 현재 제가 실험중인 contribution 중 하나가 masking을 통해 mutual learning에서 RGB, Thermal 의 상호 표현력을 늘리고자…
[AAAI 2022] UFPMP-Det: Toward Accurate and Efficient Object Detection on Drone Imagery (Part. 2) (See also, [ICCV 2019] SoftTriple Loss: Deep Metric Learning Without Triplet Sampling)
안녕하세요. 열 세번째 X-Review입니다. 이전 주차 Part. 1 리뷰에 이어 UFPMP-Det의 MP-Det Method 파트를 작성하겠습니다. MP-Det의 Contribution은 명확하지만, 수학적인 고찰을 포함해야하므로 쉽지 않을 것으로 예상됩니다….
[ICRA 2020] Accurate detection and 3D localization of humans using a novel YOLO-based RGB-D fusion approach and synthetic training data
2d object detection이 많은 발전을 이뤄내고 있지만, occlusion이 포함된 3d space에서 object의 위치를 robust하게 추정하는 것은 여전히 풀기 어려운 issue라고 한다. 본 논문에서는 RGB-D data…
[NeurIPS2021]Batch Active Learning at Scale
Intro 본 논문은 이전 연구에서 고려하지 않았던 large batch size(기존의 약 2배, 100K~1M)를 갖는 active learning 알고리즘을 위한 Cluster-Margin Algorithm이라는 방법론을 제안하는 논문이다. 매우 큰…
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