Author: 이 승현
[CVPR 2024]MatchU: Matching Unseen Objects for 6D Pose Estimation from RGB-D Images
안녕하세요. 제가 이번에 리뷰할 논문은 CVPR 2024에 accept된 6D Pose Estimation 논문입니다. CVPR 2024논문 리스트를 보니 이번에는 6D 관련 논문들이 작년에 비해 증가하였고, 대부분 Novel…
[ECCV 2022]Zero-Shot Category-Level Object Pose Estimation
제가 이번에 리뷰할 논문은 zero-shot 기반의 6D Pose Estimation 방법론입니다. Unseen object를 대상으로 6D Pose Estimation을 수행하는 방법론을 서베이하다 찾게 된 논문입니다. < Abstract >…
[RA-L 2023]i2c-net: Using Instance-Level Neural Networks for Monocular Category-Level 6D Pose Estimation
안녕하세요. 제가 이번에 리뷰할 논문도 6D Pose Estimation 논문으로, instance-level의 6D를 category-Level로 확장하는 방법론입니다. 제가 주로 리뷰하고 실험하고 있는 방법론들은 주로 instance-level의 방식으로 정확도 측면에…
[3DV 2022]SC6D: Symmetry-agnostic and Correspondence-free 6D Object Pose Estimation
Abstract 해당 논문은 단일 RGB로부터 symmetry-agnostic(객체의 대칭 여부에 관한 정보를 주지 않아도 된다는 의미) 하고 correspoondence-free(3D model을 쓰지 않는 방식이라 이렇게 표현한 것으로 보입니다)의 객체의…
[ICCV2023]Deep Fusion Transformer Network with Weighted Vector-Wise Keypoints Voting for Robust 6D Object Pose Estimation
제가 이번에 리뷰할 논문도 6D pose Estimation 연구입니다. Abstract 해당 논문은 RGBD 기반의 6D Pose Estimation 논문으로, 색상 정보와 깊이 정보를 효과적으로 융합하여 자세 추정을…
[ICCV 2023]Pseudo Flow Consistency for Self-Supervised 6D Object Pose Estimation
제가 이번에 리뷰할 논문은 6D Pose Estimation에 self-supervised 방법론을 적용한 논문입니다. 6D Pose Estimation에서 self-supervised 방식을 어떻게 적용하였는 지 궁금하여 리뷰하게 되었습니다. 이제 리뷰 시작하겠습니다!…
2023년을 돌아보며-이승현
안녕하세요. 벌써 2023년이 지났습니다. 2023년을 돌아보며 한 해를 어떻게 보냈는지 정리하고 앞으로 2024년은 어떻게 보낼 지 작성해보았습니다. 2023년을 되돌아보며 지난 X-Diary를 돌아보니 2023년에 제가 달성하고자…
[PMLR 2023]Uni6Dv2: Noise Elimination for 6D Pose Estimation
제가 이번에 리뷰 할 논문은 RGB와 Depth에 동일한 backbone을 적용하는 Uni6D 논문의 후속 논문입니다. 이번에 6D 데이터 셋을 촬영할 때 스팀을 분사하여 노이즈를 추가할 경우…
[WACV 2022] Occlusion-Robust Object Pose Estimation With Holistic Representation
제가 이번에 리뷰할 논문은 object의 자세 정보를 추정하는 데 있어, occlusion이 발생할 경우 object의 랜드마크를 찾기 어려워 발생하는 문제를 해결하고자 제안된 방법론 입니다. Abstract 6D…
[CVPRw 2022]Category-Agnostic 6D Pose Estimation with Conditional Neural Processes
제가 이번에 리뷰할 논문은, cross-category level 6D Pose Estimation이라는 새로운 방식의 6D Pose Estimation 방식입니다. 기존에 리뷰했던 논문들은 객체 별로 3D 모델이 필요한 instance-level의 방식과…
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