Author: 김 지원
네이버랩스 챌린지 참여기
7월 초부터 약 3주간 참여했던 네이버랩스 챌린지에 대해서 이야기하고자 합니다. 이번 챌린지를 통해서 생각했던 점은 다음과 같습니다. 생각보다 챌린지의 난이도가 높지 않았다. 생각보다 할줄아는게 없다….
[CVPR2020] Unsupervised object detection via LWIR/RGB translation
Abstract 이 논문은 Thermal image data가 RGB에 비해 상대적으로 annotation이 부족한 점을 극복하기 위해 Thermal과 비슷한 RGB이미지를 활용하는 연구이다. 해당 논문은 새로운 unsupervised adaptation을 제공하고…
Thermal Object Detection using Domain Adaptation through Style Consistency
해당 논문을 이해하기 위해서는 Multi_style GAN(MS-GAN)에 대해서 알아야한다. https://openaccess.thecvf.com/content_ECCVW_2018/papers/11132/Zhang_Multi-style_Generative_Network_for_Real-time_Transfer_ECCVW_2018_paper.pdf MS-GAN에 대해서 설명하자면, Style이 되는 이미지와 content가 되는 이미지를 입력으로 넣으면 CoMatch라는 것을 통해서 content 이미지에…
Pixel Invisibility : Detecting Objects Invisible in Color Images
Color 이미지로 Object Detection을 수행하는데 있어 밤,안개,먼지 등의 환경은 Detection의 성능을 크게 하락시키는 요인이 됩니다. 그래서 강인한 Object Detection은 앞으로 다가올 자율주행차에 있어서 핵심 기술이고,…
세종 RCV 국제학술대회 제출기를 읽고 느낀점 및 앞으로의 목표
ICRA2020 학회를 무사히 마무리한(?) 교수님, 한대찬/황유진 연구원 모두 고생하셨습니다. 옆에서 그리고 앞에서 진지하게 몰두하는 모습을 볼 때 정말로 멋지다고 생각했습니다. 앞으로도 좋은 연구를 열심히 이뤄나가면…
[ICRA2020] OmniSLAM : Omnidirectional Localization and Dense Mapping for Wid-baseline Multi-camera Systems
INTRODUCTION 이번 ICRA2020에서 AwardPaper로 선정된 한양대학교 임종우 교수님 연구실의 논문이다. ICRA2020에서 관심있는 페이퍼 리스트를 선정하기가 어려워서 수상한 페이퍼들위주로 (특히, 한국대학들 먼저) 리뷰를 진행할 예정이다. 우선…
[ICCV2020]DE⫶TR: End-to-End Object Detection with Transformers
깃허브 및 페이퍼 Github : https://github.com/facebookresearch/detr?fbclid=IwAR3I28-rB6EPrPlqqQw8VWoy2Zhw61IdOCUxnP5le126F8WNHNaMPX-Y7sg Paper : https://scontent-ssn1-1.xx.fbcdn.net/v/t39.8562-6/101177000_245125840263462_1160672288488554496_n.pdf?_nc_cat=104&_nc_sid=ae5e01&_nc_ohc=r3D77RQVlCQAX8wVJy0&_nc_ht=scontent-ssn1-1.xx&oh=0d5852afa2dfc7c90774646d9439dee0&oe=5EFEDF47 배경지식 https://nlpinkorean.github.io/illustrated-transformer/ 헝가리안 알고리즘 : https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=ehddml1229&logNo=220984824462&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F 설명 이번에 페이스북AI에서 제안하는 DE:TR 모델은 기존 Object Detection의 프레임과는…
[IEEE] Discriminative Frequent Pattern Analysis for Effective
1. Frequent 패턴이 분류문제에서 더 효과적인 이유는 무엇일까? 저자는 논문에서 Frequent 패턴이 single feature와 비교해 분류문제에 있어 더 유용한 이유를 설명하고 실험을 통해 나타낸다. Frequent…
[ELSEVIER-Pattern Recognition]Underwater scene prior inspired deep underwater image and video enhancement
https://github.com/saeed-anwar/UWCNN https://li-chongyi.github.io/proj_underwater_image_synthesis.html Introduction 수중에서 촬영된 이미지나 비디오의 visual quality나 딥러닝기반 pattern recognition, object detection, key feature extraction모델에적용하였을 때의 성능은 기대에 미치지 못한다. 그 이유는 대부분의…
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