Author: 한 대찬

I. INTRODUCTION Sequential Vidio VLAD layer를 제안한다. 학습 가능한 VLAD layer와 RCN 네트워크가 전체 framework에 다 들어 가 있다. Sequence한 VLAD layer를 RCN에 넣음으로 써…

1.DNN(Deep Neural Network) 방식의 Global Descriptor DNN 방식의 Global descritptor로 Tutorial 2번째를 채우도록하겠다. DNN 방식 이전 방법론의 형태를 가져가서 Network를 구성한 NetVLAD부터 Network를 다른 DNN…

1 Abstract Text정보 Descriptor로 활용해 Place Recognition을 하는 첫번째 방법론, Text정보는 환경이 바뀌더라도 똑같은 정보를 갖는다. Metric localization을 제시함 Visual localization 방법론으로 방법론의 타당성을 증명한다….

Image Retrieval 이란 Image Retrieval을 정말 간단히 말하자면, 이름 그대로 영상 검색이라 할 수 있습니다. 자세히 이야기 하자면 기 구축된 영상 집단( DataBase:DB) 에서 사용자가…

1. 통상적인 학사과정과 석사과정 박사과정의 차이, 각 과정동안 배워야 할 것은 어떻게 다른가. 제가 느끼는 통상적인 학사과정은 자신이 무엇을 배워야할지 찾아가고 얇게나마 배우는 단계라고 생각합니다….

2020 NAVER LABS Mapping & Localization Challenge 올해 3월 달부터 참여하며 지내왔던 것을 이야기 해보도록 하겠습니다. 시작하기에 앞서 같이 진행했던 동료 연구원님들과 많은 도움을 주신…

[그림 1] Localization에서 사용되는 segmentation을 맨 오른쪽 처럼 정의한다. Localization task에서 영상에 일관성있는 특징을 주기 위해서 Segmentation mask를 활용하는 방법들을 자주 이요한다. 하지만 기존 방법론들은…

이 논문은 SIFT + BF matching 와같이 두 영상의 local descriptor 끼리 유사한 것들끼리 묶고 불필요한 feature 들은 제거하는 알고리즘을 DNN 방식으로 하는 것을 제안합니다….