Author: 이 승현
[2019] Monocular segment-wise depth: Monocular depth estimation based on a semantic segmentation prior
논문 링크 : https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8803551 Abstract 이 논문은 장면 내에서 개별적으로 선택된 객체 그룹에 대한 깊이를 추정하기 위해 함께 훈련된 픽셀 단위 의미론적 이해를 이용하는 단안…
[2019]Towards Scene Understanding: Unsupervised Monocular Depth Estimation with Semantic-aware Representation
제가 이번에 리뷰할 논문도 depth estimation에 semantic segmentation을 이용하여 scene을 조금 더 잘 이해하기 위한 논문입니다. 우선 인간의 경우 depth를 추정할 때 geometric 단서와 semantic…
[CVPR2020] SDC-Depth: Semantic Divide-and-Conquer Network for Monocular Depth Estimation
제가 이번에 리뷰할 논문은 segmentation을 depth에 이용하는 또 다른 논문입니다. 이미지를 object instance와 background stuff class로 분해한 뒤 각 부분에 대해 크기와 shift canonical depth…
[ECCV 2020]Self-Supervised Monocular Depth Estimation: Solving the Dynamic Object Problem by Semantic Guidance
이번에 리뷰할 논문은 segmentation을 이용하여 depth estimation을 더 잘 해보자는 논문입니다. 연속적 이미지를 이용한 self-supervised monocular depth estimation은 occlusion으로 인해 photometric error에 영향을 줄 수도…
[CVPR 2020] Self-supervised Monocular Trained Depth Estimation using Self-attention and Discrete Disparity Volume
Introduction 3D 상황 인식은 중요하지만 비싸고 복잡하기 때문에 LiDAR나 stereo camera만을 이용하는 것은 어려울 수 있어 학습기반 방법론이 개발되었다. RGB-D 데이터는 RGB나 비디오 데이터에 비해…
[CVPR 2017]Residual Attention Network for Image Classification
Abstract end-to-end로 학습할 수 있도록 attention 모듈을 쌓아서 Residual Attention Network를 만든다.각 모듈을 통해 attention-aware feature를 생성한다. Introduction Residual Attention Network는 CNN 네트워크로 깊은 구조에…
Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions
저번 주에 리뷰한 논문에서 언급된 mulit-scale segmentation에 관한 논문을 읽어보고 정리해보았습니다. Abstract 기존의 SOTA방식은 convolution network를 이용하는 방식으로 이미지 분류를 위해 디자인 된 모델이다. 하지만…
Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation
제가 이번에 리뷰할 논문은 OCRNet입니다. segmentation을 할 때 사용할 모델인 OCRNet에 대한 논문이라 리뷰를 하게 되었고, 기존의 OCRNet에 transformer 방식을 적용한 내용을 포함하고 있습니다. 내용은…
[CVPR 2017]Pyramid Scene Parsing Network
segmentation을 하면서 PSPNet을 이용해서 해당 논문에 대해 리뷰하게 되었습니다. Abstract pyramid scene parsing network (PSPNet)인 pyramid pooling module을 통해 다양한 영역에서 나온 cotext 정보를 이용한다….
[CVPR 2015] Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
Abstract Convolutional network는 end-to-end, pixel-to-pixel로 학습된다. 이 논문의 핵심은 input 사이즈에 영향을 받지 않는 “fully-convolutional” networks를 만드는 것이다. 기존의 분류 네트워크들을 fully convolutional networks로 바꾸고…
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