Author: 권 석준

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<2023년 RCV 연구실 생활을 마무리 하며>

안녕하세요, 작년 이맘때쯤 2022년 회고를 쓴 지도 엇그제 같은데, 벌써 2023년이 끝나고 2024년 새해가 밝았네요. 시간이 정말 빠르게 흐르는 거 같습니다.. 이제 귀요미 학사시절은 끝났고,…

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[RA-L with ICRA 2024] Test-Time Adaptation in the Dynamic World With Compound Domain Knowledge Management

안녕하세요.뭔가 되게 오랜만에 x-review를 쓰는 거 같네요..ㅎ 오늘 가지고 온 논문은 최근에 관심이 생긴 Test-Time Adapation(TTA) 분야의 논문입니다. 기존에 제가 리뷰하던 UDA(Unsupervised Domain Adaptation)분야는 source와…

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[CVPR 2021] Prototypical Pseudo Label Denoising and Target Structure Learning for Domain Adaptive Semantic Segmentation

안녕하세요, 오늘 리뷰할 논문도 마찬가지로 UDA (Unsupervised Domain Adaptation) 을 수행하는 논문입니다.Prototype의 개념을 활용하였고, noise가 포함되어 있는 pseudo label 을 denoising하는 기법도 소개하고 있습니다. 논문을…

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[ICCV 2021] Channel-wise Knowledge Distillation for Dense Prediction

안녕하세요. 항상 Domain Adaptation 관련 논문만 리뷰하다가 오랜만에 Knowledge Distillation 논문을 리뷰하게 되었습니다. 평소에, 그리고 최근에 실험을 하면서도 종종 느꼈던 점인데 segmentation task에서 대부분의 방법론들이…

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[KBS 2020] Knowledge based domain adaptation for semantic segmentation

안녕하세요,오늘도 늘 먹던 분야의 논문을 가지고 왔습니다. 다만 KBS 라고 하는 저널은 많은 분들이 처음 보실거라 생각이 드는데요,이는 Knowledge Based System (KBS) 라고 하는 저널입니다.Impact…

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[KCCV 2023] 학회 참관기

네 안녕하세요. KCCV 학회 참관 후기를 작성하도록 하겠습니다. 1. 두번째 KCCV 참석 작년 KCCV에 이어 이번이 두번째 KCCV 학회 참석입니다. 작년 학회때는 oral session, poster…

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[ECCV 2022] Bi-directional Contrastive Learning for Domain Adaptive Semantic Segmentation

안녕하세요.최근 1~2주동안 계속 산자부 OCR 작업을 수행하는 중인지라 논문을 거의 읽지 못했는데요, 그럼에도 불구하고 내일부터 3일간 KCCV 학회에 가기 때문에 논문을 좀 읽고 리뷰를 써야겠다는…

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[CVPR 2018] FOTS: Fast Oriented Text Spotting with a Unified Network

안녕하세요.segmentation 논문을 계속해서 들고 오다가 산자부 과제를 본격적으로 시작해야 해서 OCR 논문을 읽게 되었습니다. 사실 오늘 리뷰할 논문은 저번주에 윤서님이 리뷰한 논문과 동일합니다.그럼에도 제가 해당…

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[AAAI 2020] Towards Cross-Modality Medical Image Segmentation with Online Mutual Knowledge Distillation

안녕하세요.오늘 리뷰드릴 논문은 제가 자주 리뷰하는 Distillation, Mutual 분야의 논문입니다.하지만 논문 제목에서 보시다시피 Medical 이미지에 대한 Segmentation을 수행하는 논문입니다. Segmentation 분야에서 Mutual 한 학습 방식을…

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<2023년도 상반기 정리>

이 글을 작성하고 있는 지금, 벌써 한 해의 절반이 훌쩍 지난 7월 2일입니다. 2022년을 마무리하는 X-Diary 를 쓴 지가 엇그제같은데 벌써 반년이라는 시간이 흘렀습니다.무심하게도 시간은…

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