Author: rcvlab
[NIPS2017] Attention Is All You Need
논문: Attention Is All You Need Facebook AI Research에서 DETR: End-to-End Object Detection with Transformers 논문[1], 블로그[2], 코드[3]를 동시에 공개하면서 attention 혹은 Transformer라는 방법에 대해…
Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints
ETRI 과제 진행에 있어 SIFT 코드의 진행과정 이해가 필요해 본 논문을 선택해 리뷰합니다. 본 논문은 SIFT를 설명하는 논문이다. SIFT가 keypoint 를 추출하는 알고리즘의 순서에 맞게…
M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid Network
Scale의 변화는 object detection분야에서 중요한 요소중 하나이며 다양한 방법론들이 제안되고 있다. Proposed Method backbone과 Multi-Level Feature Pyramid Network(MLFPN)에서 features를 추출한다. SSD와 유사하게 bounding box와 class에…
[arXiv] Range Conditioned Dilated Convolutions for Scale Invariant 3D Object Detection
논문: Range Conditioned Dilated Convolutions for Scale Invariant 3D Object Detection Waymo에서 CVPR2020을 앞두고 challenge[1]를 하는 것을 익히 알고 있을 겁니다. 또한 저희 연구실에서도 Waymo에서…
Feature Pyramid Networks for Object Detection
Tsung-Yi Lin1,2, Piotr Dollar´ 1 , Ross Girshick1 , Kaiming He1 , Bharath Hariharan1 , and Serge Belongie2 1Facebook AI Research (FAIR) 2Cornell University and…
Scalability in Perception for Autonomous Driving: Waymo Open Dataset
이번 PD챌린지를 진행하면서 PD에 적합한 데이터셋에 모델을 pretrain시키면, 그렇지 않은 모델보다 성능이 더 좋다는 사실을 알게되었습니다. 이를 적용하고자 데이터셋을 찾아보다 Waymo데이터셋이 이미 다운 받아져 있다는것이…
[ICLR 2015] Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recgnition
합성곱 네트워크의 깊이가 큰 스케일의 영상 인식 정확도에 미치는 영향을 연구한 논문이다. 현재도 많이 쓰이고있는 VGG NetWork가 이 논문에서 나왔다. VGG-Net이 나오기 이전의 대표 conv…
Rethinking Data Augmentation for Image Super-resolution: A Comprehensive Analysis and a New Strategy
Jaejun Yoo, Namhyuk Ahn , Kyung-Ah Sohn 저번주 리뷰:[ http://server.rcv.sejong.ac.kr:8080/wp-admin/post.php?post=5370&action=edit ] [들어가는 글] 안녕하세요 제가 이번에 개인 프로젝트로 ocr을 진행하게 되어 이와 관련된 분야에 관심이…
[ECCV16] LIFT: Learned Invariant Feature Transform
논문: LIFT: Learned Invariant Feature Transform포스터: ECCV2016-S-4A-08 이미지에서 특징점을 검출하는 전통적인 Hand-craft 방법으로는 SIFT[1]가 가장 영향력(2020년 5월 1일 기준 56k 인용)을 많이 주고 있고, SIFT는…
Center and Scale Prediction: A Box-free Approach for Pedestrian and Face Detection
기존의 anchor box based prediction과 달리 straightforward center와 scaled prediction 방식을 제안하는 논문이다. 즉 box, anchor free이며, 바운딩 박스를 예측하는것이 아니라 물체의 offset, scale, center…
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