Author: 김 지원
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
https://arxiv.org/abs/2004.10934 Abstract CNN의 정확도를 높이기 위한 많은 방법들이 존재한다. 이러한 방법들 중 일부는 특정 모델 혹은 특정 데이터셋에서만 잘 작동하는 반면에 Batch Norm이나 Residual connection과…
Pedestrian Detection: The Elephant In The Room
실험부분에 대해서는 도표에 대한 설명이 주를 이루고있어 생략하고 있습니다. 본 논문을 읽으면서 도표를 이해하시는것을 추천하며 주말동안 도표에 따른 설명부분도 추가하겠습니다. https://arxiv.org/abs/2003.08799 Abstract 보행자은 매우 중요한…
[CVPR2019] High-level Semantic Feature Detection: A New Perspective for Pedestrian Detection
김 지원 04/11/2020 Leave a Comment on [CVPR2019] High-level Semantic Feature Detection: A New Perspective for Pedestrian Detection
[github] https://github.com/liuwei16/CSP 컨셉은 간단하다. 이미지의 입력에서 보행자의 Center Point와 Scale을 찾아서 박스를 그리는 모델이다. Anchor-free object detection의 방법이다. Preliminary CNN기반 Object Detector는 Backbone network에 의존하는…
[CVPR2018] Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation
김 지원 04/03/2020 Leave a Comment on [CVPR2018] Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation
참고논문: Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation, CVPR2018Github: https://github.com/hufu6371/DORN Abstract 3D 정보를 이해하는데 중요한 역할을 수행하는 Monocular Depth Estimation은 잘 정의되지 않는 문제(ill-posed…
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“Single-Shot Adaptive Fusion Network for Robust Multispectral Pedestrian Detection,” 32rd Workshop on Image Processing and Image Understanding (IPIU), Feb 2020.
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안녕하세요. 현우님 좋은 댓글 감사합니다. 네, 현우님이 댓글에 남겨주신 것처럼 Table 3에서 A와 B는 샘플링하는 프레임수가 32개와 4개로 sparse하게 샘플링했을…