Author: 이 재찬
[NeurIPS 2022] Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
안녕하세요. 이번 리뷰는 Chain-of-Thought Prompting에 대해 리뷰해보려고 합니다. 저는 저희 팀 grasping 과제 제안서에서 언급되던 프롬프팅에 관련하여 이해를 돕고자 본 논문을 찾게 되었습니다. 부록까지 포함하면…
[ECCV 2022] Simple Open-Vocabulary Object Detection with Vision Transformers (OWL-ViT)
안녕하세요. 저번 주에는 OWOD 태스크 중 Foundation model을 활용한 FOMO를 리뷰했었는데, 이번 주 리뷰는 FOMO의 베이스라인으로 활용됐던 OWL-ViT에 대해 리뷰를 해보려고 합니다. OWL-ViT는 Open-World Localization을…
[arXiv 2023] Open World Object Detection in the Era of Foundation Models (FOMO)
안녕하세요. 이번 주 논문은 Open World Object Detection(OWOD) 분야의 논문 중 Foundation model을 활용한 FOMO입니다. 저는 이번 24년 상반기 랩실 기초교육 이후, 최종적으로 로보틱스 팀에…
2024년 상반기 회고@이재찬
2024년 상반기 회고 안녕하세요. 이재찬입니다. 2024 겨울URP를 마치고 긴장 반 설렘 반 경직된 상태로 연구실에 합류한 것이 멀지 않은 순간처럼 느껴지는데, 저는 벌써 4-1학기를 마무리하고…
[RA-L 2022] TransDSSL: Transformer Based Depth Estimation via Self-Supervised Learning
안녕하세요 이재찬 연구원입니다. 이번 주에 다뤄 볼 논문도 Self-supervised monocular depth estimation 분야의 논문입니다. 이번 학기 기초교육의 마지막 논문이 되겠습니다. 해당 논문은 저와 조현석 연구원의…
[ECCV2022] Resolution Adaptive Self-Supervised Monocular Depth Estimation (RA-Depth)
안녕하세요 이재찬 연구원입니다. 이번 주에 다뤄 볼 논문도 역시 Self-supervised monocular depth estimation 분야의 논문입니다. “Resolution Adaptive Self-Supervised Monocular Depth Estimation” 일명 RA-Depth라고 불리는 방법론인데요,…
[ECCV 2020] Feature-metric Loss for Self-supervised Learning of Depth and Egomotion(FeatDepth)
안녕하세요 이재찬 연구원입니다. 연구실 합류 후 미숙하지만 첫 리뷰를 쓰게 되었습니다. 현재는 신입교육과정으로 신정민, 권석준 연구원님의 지도 하에서 Self-supervised monocular depth estimation 분야에 대해 학습…
최신 댓글