Author: 김 지원

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[CVPR2021] Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis

2021년 CVPR에서 Oral paper로 선정된 논문입니다. 해당 논문을 리뷰하기에 Generavtive model에 대해서 잘 설명된 자료를 찾아 공유드립니다. 해당 논문은 이러한 Generavtive model을 통해 수행하는 Image…

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보호된 글: [CVPR 2022] AirBirds: A Large-scale Challenging Dataset for Bird Strike Prevention in Real-world Airports

보호하고 있는 글이라서 요약이 없습니다.

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[CVPR2020] Unsupervised Multi-Modal Image Registration via Geometry Preserving Image-to-Image Translation

제가 멀티스펙트럴 영상에서의 Misalignment를 해결하기 위해 한때 Image-to-Image Translation을 사용하였는데, 2020년 CVPR에도 비슷한 내용으로 멀티스펙트럴 영상에서의 Misalignment를 해결한 논문이 있어 리뷰를 작성합니다. 이야기에 앞서 해당…

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[WACV2022] Low-cost Multispectral Scene Analysis with Modality Distillation

해당 논문은 ‘Heng ZHANG‘이라고 Multispectral Pedestrian Detection을 열심히 수행하는 한 연구자가 작성한 논문입니다. 해당 저자는 Multispectral Pedestrian 연구를 활발히 진행중인 연구자 중 한명입니다. 해당 연구는…

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[TM] 모델의 추론속도를 높여보자 2 – TensorRT with C++

이번에는 TensorRT를 적용한 모델을 C++에서 사용하는 방법에 대해서 이야기하고자 합니다. 이전에 포테닛에서는 qmake를 사용하였는데, 이번에는 gcc를 이용하여 진행할 예정입니다. https://github.com/NVIDIA/Torch-TensorRT 우선 1편에서 위의 깃허브를 통해…

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[TM] 모델의 추론속도를 높여보자 – TensorRT

이번주에 논문리뷰를 진행하려고 하였는데, 생각보다 마음에 드는 논문을 찾는것도 힘드네요.. 따라서 지난주에 진행했떤 TensorRT에 대해서 설명드리는 글을 작성하고자 합니다. 참고자료 : https://developer.nvidia.com/tensorrt TensorRT란? 많은 분들이…

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보호된 글: [Under Review,Pattern Recognition Letters] Cross-Modality Fusion Trasnsformer for Multispectral Object Detection

보호하고 있는 글이라서 요약이 없습니다.

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[ICCV2019] Learning Object-Specific Distance From a Monocular Image

저희 연구실에서 진행한 2.5D Detection 기억하시나요..? 현대자동차 기술과제로 위의 동영상과 같은 2.5D Detection을 수행하기로해서 관련 논문을 읽어봤습니다. 제가 리뷰할 논문은 2019년 ICCV에 나온 논문으로 해당…

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[ICCV2021] Robust Small-scale Pedestrian Detection with Cued Recall via Memory Learning

KAIST Benchmark Datasets을 이용하여 활발한 연구를 수행중인 카이스트 노용만 교수님 연구실에서 나온 논문입니다. 보행자 인식에서 small Pedestrian을 검출하는것은 어려운 문제입니다. 해당 논문의 티저 이미지를 통해…

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[ICIP 2021] DEEP ACTIVE LEARNING FROM MULTISPECTRAL DATA THROUGH CROSS-MODALITY PREDICTION INCONSISTENCY

해당 논문은 ‘Heng ZHANG‘이라고 Multispectral Pedestrian Detection을 열심히 수행하는 한 연구자가 작성한 논문입니다. 해당 저자는 이 논문을 제외하고도 성능이 높은 네트워크들을 제안했었습니다. 다시 본론으로 돌아와서…

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