Author: rcvlab
[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…
Scale-aware Fast R-CNN for Pedestrian Detection
해당 논문은 보행자가 속하는 박스의 pixels의 scale에 따라 다른 경향성을 나타나는 feature를 사용해서 학습결과를 조금더 좋게 만들어 보자는 컨셉이다. 아래의 사진을 보면 육안으로 확인 가능하다….
Character Region Awareness for Text Detection
Youngmin Baek, Bado Lee, Dongyoon Han, Sangdoo Yun, and Hwalsuk Lee∗ Clova AI Research, NAVER Corp. Abstract 이전 논문들은 엄격한 word-level로 박스를 만드는 것이 때문에…
[arXiv] SimCLR – A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
논문: A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations 이번 논문 포스트는 Google Research에서 발표한 SimCLR (Simple framework for Contrastive Learning of visual Representations)입니다….
안녕하세요 재연님, 좋은 댓글 감사드립니다. 주신 질문이 단순한 기술 구현을 넘어서 왜 Detection 과 Segmentation을 명시적으로 분리해서 학습하고 예측하려고 하는지Perception…