Author: rcvlab
2023년을 마무리 하며 – 양희진
INTRO 23년 1월부터 URP를 시작하여 지금까지 이 시간까지 정확히 1년이라는 시간이 흘렀습니다. 1년 전의 생각과 지금의 생각은 어떻게 달라졌는지, 1년이라는 시간을 지내면서 어떤 것을 했는지,…
2023년을 보내면서 – 백지오
안녕하세요. 백지오입니다. 어느새 제가 연구실에 들어온 지도 1년이 지났습니다.작년 이맘때 URP를 진행하며 연구라는 진로에 대해 고민한 기억이 생생한데 어느새 연구실에 점차 적응해나가고 있는 스스로의 모습을…
[RA-L 2022]MP6D: An RGB-D Dataset for Metal Parts’ 6D Pose Estimation
안녕하세요, 이번에도 6D pose estimation을 위한 데이터셋을 구성하기 위해 데이터셋 논문을 읽어보았습니다. 이번 논문의 핵심은 GT pose를 구성하였을 때, 좀 더 정확한 GT pose 정보를…
[CVPR 2023] Clover: Towards A Unified Video-Language Alignment and Fusion Model
이 논문의 주요 키워드 Universal Video-Language Pre-training Multi-modal Fusion & Alignment Semantic Enhanced Masked Language Modeling 이 논문을 깊게 이해하려면 다음 지식이 필요합니다. Multi-modal contrastive…
[2022 IROS] 6-DoF Pose Estimation of Household Objects for Robotic Manipulation: An Accessible Dataset and Benchmark
안녕하세요, 이번에도 6D pose estimation 관련 논문입니다. 데이터셋을 취득하기 위해 기존 데이터셋이 어떻게 물체를 정의하였는지, 어떤 시나리오로 구성하였는지, Annotation은 어떻게 했는지에 대해 아이디어를 제공 받기…
[MM 2022] X-CLIP: End-to-End Multi-grained Contrastive Learning for Video-Text Retrieval
이런 분들께 이 논문을 추천드립니다. CLIP을 비디오에 적용하는 방식에 흥미가 있으신 분 Video Text Retrieval에서 fine-grained와 coarse-grained를 모두 활용하는 cross-grained 방식이 궁굼하신 분 이 논문을…
[Neurocomputing 2022] CLIP4Clip: An Empirical Study of CLIP for End to End Video Clip Retrieval
이런 분들께 이 논문을 추천드립니다. CLIP을 비디오에 적용하는 방식에 흥미가 있으신 분 이 논문을 깊게 이해하려면 다음 지식이 필요합니다. Multi-modal contrastive learning에 대한 이해 (CLIP…
[CVPR 2018 workshop]SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description
안녕하세요, 과제에 대한 추가적인 연구가 필요하게 되어 이번에는 딥러닝 기반의 Feature Matching을 수행하는 SuperPoint를 리뷰해보았습니다. 추후 과제의 목표를 임베디드 보드에 탑재하는 것으로 하는데 FPS도 잘…
[ECCV 2022] LocVTP: Video-Text Pre-training for Temporal Localization
이런 분들께 이 논문을 추천드립니다. Video-Text Pre-training에 관심 있으신 분 Temporally aware한 feature를 위한 context warping에 흥미가 있으신 분 이 논문을 깊게 이해하려면 다음 지식이…
[ECCV 2020] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
안녕하세요, 이번에는 김태주 연구원님께서 6D Pose estimation task와 한 번 접목시켜보도록 공부해보라고 하셨던 조언을 듣고, 다들 알고 계실 것 같은 NeRF를 리뷰해봤습니다. 카메라 기반의 방법론이다보니…
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