Author: rcvlab
Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks
Du Tran1,2 , Lubomir Bourdev1 , Rob Fergus1 , Lorenzo Torresani2 , Manohar Paluri1 1Facebook AI Research, 2Dartmouth College {dutran,lorenzo}@cs.dartmouth.edu {lubomir,robfergus,mano}@fb.com Preview 이번에 읽은 논문은…
Latex
지난 Potenit manual 작성을 위해 사용한 Latex 문법을 공유하고자 리뷰를 작성합니다. 신정민 연구원님 깨서 이미 설명한 바(http://server.rcv.sejong.ac.kr:8080/2020/08/31/latex/)가 있기 때문에, 연구원님이 설명하지 않으신 문법들을 소개하겠습니다. 신정님…
머신러닝 분류 모델의 성능 평가 지표
이번 x-review에서는 우리가 흔히 모델 평가 시 사용하는 평가 지표에 대해 이야기 해보려고 합니다. 우선 다음과 같은 평가 지표들이 대표적으로 있습니다. Accuracy, Recall, Precision,F1 score…
[NIPS] Cascade RPN: Delving into High-Quality Region Proposal Network with Adaptive Convolution
지난 KCCV 학회에서 찾아본 논문들 중 하나 인 Cascade RPN에 대해서 소개해드리겠습니다. 우선 3줄 요약을 통해 논문의 내용을 설명드리겠습니다. 2-Stage의 Object Detection 모델은 first stage인…
Video Dataset Analysis
이번에는 우리에게는 조금 생소할 수 있는 비디오 데이터셋에 대해서 공유하도록 하겠습니다. 보통 이미지 데이터 셋을 이용해서 작업을 많이 해왔는데 이번에 비디오 데이터셋 을 분석할 기회가…
Faster RCNN
Faster R-CNN은 2-stage object detection의 대표적인 기술 입니다.Faster R-CNN의 학습부터 테스트까지의 과정을 순서대로 설명하겠습니다.논문에 나와있지 않은 디테일은 제 임의로 작성했습니다. 1. Preprocessing 우선 학습을 위한…
SSD : Single Shot Multibox Detector
https://arxiv.org/pdf/1512.02325 Badge 교육에서 공부한 SSD : Single Shot Multibox Detector에 대해 리뷰하겠습니다. 이전에도 이 논문에 대해 리뷰한 적이 있었는데, 이번 공부를 통해 이전에 했던 리뷰는…
From R-CNN to Faster R-CNN
이번 Badge 교육의 일환인 Faster R-CNN의 구현을 위해 R-CNN 계열의 논문들을 읽어보게 되었고, 논문들의 연결성에 집중하여 요약해보도록 하겠습니다. R-CNN 하나의 이미지 input이 들어오면 selective search(이하…
[CVPR2019] Generating 3D Adversarial Point Clouds
논문: Generating 3D Adversarial Point Clouds 우리는 항상 사용하는 데이터, 수집하는 데이터가 우리가 원하는 정보를 정확하게 담고 있다는 것을 가정하고 feature를 추출하여 여러가지 task를 수행하고…
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