Author: 신 정민
[ECCV2022] RADepth: Resolution Adaptive Self-Supervised Monocular Depth Estimation
제가 이번에 리뷰할 논문은 RADepth라는 ECCV22년도에 게재된 논문입니다. Self-supervised Monocular Depth Estimation task를 다루고 있으며 보다 구체적으로는 다양한 resolution의 영상이 입력으로 들어온다고 하더라도 일관성 있는…
[ICCV2023] Self-Supervised Monocular Depth Estimation by Direction-aware Cumulative Convolution Network
이번에 소개드릴 논문은 ICCV2023에 게재된 Self-supervised monocular depth estimation 관련 논문으로, monocular depth estimation이라는 task에 초점을 맞춘 모듈을 새롭게 제안함으로써 성능을 향상시키고자 한 논문입니다. Intro…
[CVPR2023] Trap Attention: Monocular Depth Estimation with Manual Traps
이번에 소개드릴 논문은 CVPR2023에 게재된 단안 영상 깊이 추정 방법론입니다. 제가 주로 self-supervised learning 방법론들에 관심이 많아서 리뷰도 그 분야 위주로 보는 편이지만, 이번에 소개드릴…
[CVPR2021](Oral)RobustNet: Improving Domain Generalization in Urban-Scene Segmentation via Instance Selective Whitening
이번에 소개드릴 논문은 21년도 CVPR에 게재된 RobustNet이라는 방법론입니다. 해당 논문은 Semantic Segmentation task의 Domain Generalization 성능을 향상시키기 위한 방법론입니다. Intro 먼저 Domain Generalization에 대해서 간단히…
[CVPR2023] FastViT: A Fast Hybrid Vision Transformer using Structural Reparameterization
이번에 리뷰할 논문은 FastViT라는 논문입니다. 논문 제목에서 보실 수 있다시피 모델의 경량화에 초점을 맞추고 있습니다. 그리고 해당 논문을 쓴 저자들이 애플 소속이라서 단순히 GPU 뿐만…
[CVPR2023] Lite-mono: A Lightweight CNN and Transformer Architecture for Self-Supervised Monocular Depth Estimation
이번에 소개드릴 논문은 Self-supervised monocular depth estimation task에서 모델의 architecture를 매우 경량화하여 모델 크기 대비 성능을 향상시킨 방법론에 대한 논문입니다. Intro Self-supervised monocular Depth Estimation(SDE)…
KCCV2023 참관기
이번 KCCV2023 학회에 다녀오고 나서 후기를 작성하고자 합니다. 작년 22년도 KCCV를 다녀오고 나서 이번이 2번째 KCCV 학회인데, 벌써 시간이 일년 지나갔구나 라는 생각에 무언가 씁쓸한…
[CVPR2021] Depth Completion using Plane-Residual Representation
이번에 리뷰로 작성할 논문은 CVPR 2021에 게재된 Depth Completion 관련 논문입니다. 사실 이번 주 초청세미나에서 발표를 해주신 이병욱 박사님의 논문이기도 합니다. 세미나 때 들었던 컨셉이…
[ICCV2021](Oral) Motion Basis Learning for Unsupervised Homography Estimation with Subspace Projection
이번에 소개할 논문은 21년도 ICCV oral paper로 게재된 논문으로, 비지도학습 방식의 호모그래피 추정 방법론을 새롭게 제안합니다. Preliminary 호모그래피는 다들 아시다시피 2D plane과 2D plane 사이에…
[CVPR2023]ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders
이번에 가져온 논문은 ConvNeXt V2라는 논문입니다. 해당 논문을 알게 된 건 지난번 연구실에서 동료 연구원들이 CNN 기반으로 Masked AutoEncoder(MAE)기반의 학습을 한 논문이 있다고 하길래, MAE와…
답글 감사합니다! Q1. 초기값은 보통 pose hypothesis 생성 단계에서 r과 T을 추정하는 데 사용된다는 뜻입니다. image-to-3D나 CAD mesh를 이용해 만든…