Author: 한 대찬
[CVPR2021] InverseForm: A Loss Function for Structured Boundary-Aware Segmentation
이번에 리뷰할 논문은 Semantic segmentation 논문입니다. 계속 depth estimation 관련 논문만 다루다가 갑자기 Segmentation이라니 ?!?! 하실 텐데요, depth estimation과 Segmentation은 둘다 pixel level 에서 predict을…
[TIP2021] MLDA-Net: Multi-Level Dual Attention-Based Network for Self-Supervised Monocular Depth Estimation
이번에도 어김없이 Self supervised depth estimation 논문을 들고 오게 되었습니다. 이번 논문은 Conference 논문이 아닌 journal 논문입니다. 이 논문 또한 저번에 리뷰한 논문 (DDV) 와…
[CVPR2020]Self-supervised Monocular Trained Depth Estimation using Self-attention and Discrete Disparity Volume
이번에 리뷰할 논문은 Self-supervised monocular depth estimation에 self-attention과 Discrete Disparity Volume이라는 방식을 제안한 논문을 가져와 봤습니다. 이 논문은 현재 Depth estimation model을 제안한 방법론들 중에서…
Understanding SSIM
Pixel Level prediction 방법론에서 영상과 영상을 비교할때 제일 많이 사용되고 있는 방법론인 SSIM을 좀 더 자세히 이해하고 문제를 찾기 위해서 이 논문을 읽게 되었습니다. Self…
Unsupervised Depth and Ego-motion Estimation for Monocular Thermal Video using Multi-spectral Consistency Loss
Self-supervised depth estimation은 현재 KITTI나 NYU와 같은 벤치마크에서 높은 성능을 보이며 곧 있으면 Supervised 방법론과도 비교를 할 수 있는 순간까지 왔습니다. 하지만 이 모든 연구의…
[CVPR2021] Sparse Auxiliary Networks for Unified Monocular Depth Prediction and Completion
또다시 PackNet 을 사용한 논문을 들고 왔습니다. 원래 계획은 VIT 다음 논문을 가져올려했는데 노선을 바꾸고 현재 KITTI dataset에서 SOTA를 보여주고 있는 PackNet-SAN을 들고 왔습니다. 여태까지는…
Vision Transformers for Dense Prediction
9월달 논문 제작을 위해 저희 미래국방 팀은 Transformer를 이용한 Depth estimation을 사용하기로 했습니다. 현재 KITTI 데이터셋에서 SOTA를 달성한 것들이 Transformer이기도 하며 대 Transformer 시대에 편승하기…
“GBNet: Gradient Boosting Network for Monocular Depth Estimation,” IEEE International Conference on Control, Automation and System (ICCAS), Oct 2021.
GBNet Gradient Boosting Network for Monocular Depth Estimation.pdf *1st and 3rd place at CVPR 2021-Dense Depth for Autonomous Driving (DDAD) challenge.
Robust Semi-Supervised Monocular Depth Estimation with Reprojected Distances
저는 cvpr challenge 이후 semi-supervised depth estimation과 self-supervised depth estimation 연구들을 계속 서베이 하고 있는 중입니다. semi supervised는 저번 리뷰에서도 말했듯이 sparse data를 취득하는 lidar와…
CVPR 2021 Challenge 참가기
이번 CVPR2021 workshop “Frontiers of Monocular 3D Perception” 에 참여하여 운좋게도 Semi-supervised 부문에서 상을 받게되었습니다. 그와 관련된 참가기를 작성해보겠습니다 1학기 내내 PatchNetVLAD를 이용한 Colorization 연구를…
안녕하세요 인하님 리뷰 읽어주셔서 감사합니다. 첫번째 질문에 대한 답으로는 해당 기법은 물체의 trajectory를 dense reward로 정의해서 강화학습을 통해서 manipulator가 trajectory를…