Author: 이 승현
URP 조교를 마무리하며 @이승현
2021 하계 URP 저는 하계 URP에서 8주차 어노테이션을 담당하였습니다. 그 외에도 SSD 주차에서 코드 준비 및 실행, 코드에 빈칸 뚫기, neptune ai 사용법 소개 등을…
[CVPR 2021] RefineMask: Towards High- quality Instance Segmentation with Fine-Grained Features
1. Abstract instance segmentation의 경우 (특히 대형 객체에 대해) down sampling 작업으로 인해 분할 마스크가 매우 거칠다. 해당 논문은 객체와 장면에 대해 고품질의 instance segmentation을…
[CVPR 2021]Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross Pseudo Supervision
Abstract labeled와 unlabeled 데이터를 모두 탐색하여 semi-supervised semantic segmentation문제를 연구한다. consistency regularization 방식으로 동일한 입력 이미지에 대해 서로 다른 초기화된 두 segmentation 네트워크에 일관성을 부여하는…
[CVPR 2020] CRNet: Cross-Reference Networks for Few-Shot Segmentation
제가 이번에 리뷰할 논문은 few-shot segmentation에 관한 논문으로 few-shot learning으로 segmentation을 하는 것이 궁금하여 읽어보게 되었습니다. Abstract DNN이 개념을 이해하도록 하기 위해 사람은 픽셀 단위의…
보호된 글: [CVPR2022 PeerReview] Interactive Learning of Intrinsic and Extrinsic Properties for All-day Semantic Segmentation
보호하고 있는 글이라서 요약이 없습니다.
[WACV 2021] ClassMix: Segmentation-Based Data Augmentation for Semi-Supervised Learning
해당 논문은 semantic segmentation 방법론이지만 제가 작성하는 논문의 방향과 유사하다고 판단을 하여 리뷰를 하게 되었습니다. 논문 Abstract semantic segmentation 성능이 꾸준히 발전되어왔으나 (때로는 한 영상에…
[WACV2021] Deep Active Learning for Joint Classification & Segmentation with Weak Annotator
작성중인 논문이 pseudo label을 이용하는 방식으로 self-training 방법론이라 찾아보게 된 논문입니다. Astract CAM을 이용하면 annotation 없이 픽셀 단위의 class값을 알 수 있지만 False Positive 비율이…
[ICCV 2021] Boosting Instance Segmentation With Synthetic Data: A Study To Overcome the Limits of Real World Data Sets
논문 링크 제가 이번에 리뷰할 논문은 instance segmentation에서 합성 데이터를 생성하고 학습에 사용하는 방식에 대한 논문입니다. IPIU 논문의 방향이 합성 데이터를 이용한 instance segmentation 성능…
Deep Semi-supervised Knowledge Distillation for Overlapping Cervical Cell Instance Segmentation
제가 이번에 리뷰할 논문은 의료 분야에서 self-supervised 방식의 instance segmentation을 적용한 논문입니다. Abstract 자궁경부세포의 객체 분할을 위해 Mask-guided Mean Teacher framework with Perturbation-sensitive Sample Mining…
[2019] Semi-Supervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency Using Deep Neural Network
오랜만에 depth estimation과 관련된 논문을 리뷰해보았습니다. 명시적으로 left-right consistency를 활용하는 손실 함수를 통해 단일 이미지 깊이 예측에서 당시의 SOTA를 넘어설 수 있었습니다. 또한 예측 오류를…
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