Author: rcvlab
PARTICULAR OBJECT RETRIEVAL WITH INTEGRAL MAX-POOLING OF CNN ACTIVATIONS (R-MAX)
논문 요약 : CNN을 통해 search와 re-ranking을 했다. (Oxford5k와 Paris6K datasets으로 검증) Main idea CNN을 통해서 multiple image region을 추론할때 re-feed 없이 encode한다. Max-pooling을 사용한다….
CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints
Hei Law · Jia Deng Abstract 기존 SSD와 같은 detector의 경우 bounding box기반으로 anchor box를 만들어야 하는 등 (ex SSD에서 8732가량의 prior)의 과정이 필요 했지만…
[arXiv] Adversarial Feature Selection for Training AutoML
논문: Adversarial Validation Approach to Concept Drift Problem in Automated Machine Learning System 이번 논문은 AutoML을 훈련시킬 때 training dataset과 test dataset의 분포와 특징이 달라서…
GFD-SSD Gated Fusion Double SSD for Multispectral Pedestrian Detection
GFD-SSD 논문 요약 선 3줄 요약1. RGB와 Thermal의 feature를 합치는 방법 제안 (GFU_v1, GFU_v2)2. GFU를 적용하는 방법 제안 (GFD-SSD : Gared Fusion Double SSD, MFD-SSD…
Beyond Bags of Features: Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories
with The Pyramid Match Kernel: Discriminative Classification with Sets of Image Features Beyond Bags of Features: Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories 는…
[arXiv] PPBA: Progressive Population Based Augmentation
논문: Improving 3D Object Detection through Progressive Population Based Augmentation 머신러닝 모델을 훈련할 때 성능을 높이기 위한 방법은 model structure 뿐만 아니라 data augmentation, optimizing,…
[ECCV2016] SSD : Single Shot Multibox Detector
참고논문: SSD : Single Shot Multibox Detector, ECCV2016깃허브: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd (원저자) SSD는 Single Shot Multibox Detector의 약자로 말 그대로 하나의 이미지에서 여러개의 박스를 찾아내는 Image Detection의…
[CVPR2019] Explore-Exploit Graph Traversal for Image Retrieval
참고문헌: Explore-Exploit Graph Traversal for Image Retrieval, CVPR2019Github: https://github.com/layer6ai-labs/egtPaper: http://www.cs.toronto.edu/~mvolkovs/cvpr2019EGT.pdf 해당 논문은 google landmark retrieval challenge 2019에서 3위를 차지한 Layer6팀의 Semi-Supervised Exploration in Image Retrieval논문을…
[IJCV2004] Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints
1 Introduction 2 Detection of scale-space extrema scale space는 우선 가우시안 필터를 통해 스케일(시그마)을 키워가고 다운 샘플링을 하며 만들게 됩니다.이를 블러된 이미지라 하며 아래 수식에서…
[CVPR2020] RPM-Net: Robust Point Matching using Learned Features
참고논문: RPM-Net: Robust Point Matching using Learned Features, CVPR2020Github: https://github.com/yewzijian/RPMNet Iterative Closest Point(ICP)는 각 데이터의 가장 가까운 점을 이용하여 연관성을 찾고 그에 맞게 현재 데이터를…
안녕하세요. 현우님 좋은 댓글 감사합니다. 네, 현우님이 댓글에 남겨주신 것처럼 Table 3에서 A와 B는 샘플링하는 프레임수가 32개와 4개로 sparse하게 샘플링했을…