Author: 조 원
[arXiv 2019] Combination of Multiple Global Descriptors for Image Retrieval
네이버에서 주최하는 Mapping & Localization challenge에 참여하여 서베이를 하던 도중 이 논문에 대해 알게되었습니다. 당시에는 image retrieval 이라는 task를 처음 시도하였기에 전체적인 틀 잡기에 급급하여…
[ICIP 2020] Noise-sampling cross entropy loss: Improving disparity regression via cost volume aware regularizer
1. Related work 이번 주에 설명드릴 논문은 disparity를 구할 때 적용하는 loss 를 제안한 논문입니다. 논문이 제안한 내용을 설명드리기에 앞서 간단한 배경지식을 설명드리고자합니다. 이전에 stereo…
[CVPR 2019] NM-Net: Mining Reliable Neighbors for Robust Feature Correspondences
최근에 naver localization & map challenge에 참가해 visual localization 문제를 풀면서 feature correspondence에 관심이 생기던 중 NM-net을 보게되어 리뷰를 하게 되었습니다. 이 논문의 핵심 아이디어는…
[arXiv 17] Focal Loss for Dense Object Detection
Object detection 에 대한 network를 학습시키다보면 주로 한 장의 영상에서 bounding box 후보로는 1000개 ~ 100,000개가 나오지만 이중에 object는 얼마 없는 것을 알 수 있을…
[NIPS 2017] Unsupervised Image-to-Image Translation Networks
이번에 소개드릴 논문은 NIPS 2017에 발표 되었던 Unsupervised Image-to-Image Translation Networks (UNIT) 입니다. 제안하는 network의 목적은 서로 다른 두 도메인의 unpaired한 영상, 즉 unsupervised 하게…
[CVPR2019] D2-Net: A Trainable CNN for Joint Detection and Description of Local Features
전통적으로 SIFT와 같은 알고리즘은 이미지에서 distinctive한 point를 “detect” 한 후 이 point들의 descriptor를 뽑는 “describe” 순서의 과정을 거쳤습니다. 그러나 이러한 방법을 사용할 시, descriptor의 경우…
[CVPR2020] EffcientDet: Scalable and Effcient Object Detection
Google brain에서 ICML2019에 model efficiency를 고려해 image classification network인 EfficientNet을 제안했고 ImageNet과 CIFAR-100, Flowers에서 state-of-the-art를 찍었습니다. 이에 후속작으로 CVPR2020에 model efficiency를 고려한 object detection network인…
네 나머지 학습 데이터를 모두 unlabeled data로 보는게 맞습니다.