Author: 김 태주

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네이버 랩스 챌린지 참여기

제주도에서 진행한 IPIU2020에서 네이버는 실내/실외 HD map을 주제로 워크샵과 함께 실내/실외 HD map으로 위치인식 챌린지를 진행한다는 일정을 공개하였습니다. 저희는 이때부터 챌린지에 참여한다는 계획을 세웠고, 3월…

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[<작성 중> CVPR 2019] Learning with Average Precision: Training Image Retrieval with a Listwise Loss

작성 중 이번에 리뷰할 논문은 CVPR 2020 Workshop: Long-Term Visual Localization, Visual Odometry and Geometric and Learning-based SLAM에서 Autonomous Vehicle Challenge 1등을 쟁취한 Naver Labs의…

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[CVPR 2019]Group-wise Correlation Stereo Network

해당 논문은 stereo 영상들로부터 Learning based method으로 disparity map을 얻는 방법을 제안한다. Group-wise Correlation Network 해당 세션에서는 group-wise correlation stereo network(GwcNet)을 소개한다. GwcNet은 PSMNet[1]의 group-wise…

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[CVPR 2019:Visual localization] From Coarse to Fine: Robust Hierarchical Localization at Large Scale

Intro 이번에 리뷰할 논문은 앞선 리뷰 visual retrieval 기반 localization인 ‘Leveraging deep visual descriptors for hierarchical efficient localization‘ 의 확장 연구입니다. 이전 리뷰에서는 learnable 부분이…

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세종 RCV 국제학술대회 제출기를 읽고 느낀점 및 앞으로의 목표

랩실에 들어와 적응이 될 쯤, 외국 어딘가에 논문을 낸다고 연구실이 정신 없던 시기가 있었습니다. 그 땐 그냥 ‘와 붙으면 이력서에 쓸거 하나 생기고, 파리가고 좋겠네’라고만…

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[arXiv 2018]Leveraging deep visual descriptors for hierarchical efficient localization

Intro 해당 논문은 Retrieval을 기반으로한 locailzation 방법을 제안했으며, 성능과 속도면에서 SOTA를 달성했던 논문입니다. 사람이 자신이 위치한 곳을 인식하기 위해서 이전에 방문한 곳을 기억하고 세부적인 것을…

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[ECCV 2018]Learning Efficient Single-stage Pedestrian Detection by Asymptotic Localization Fitting

해당 논문은 Pedestrian detection에 특화된 SSD 계열(1stage detection)의 방법을 제안했다. 또한 RetinaNet의 컨셉을 anchor box를 통한 regression과 class에 대한 confidence score에 적용함(Asymptotic Localization Fitting, 이하…

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[ECCV 2014]Microsoft COCO: Common Objects in Context

MS coco는 object detection, Stuff segmentation,  Panoptic segmentation, Keypoint detection task(각 task에 대한 예시 그림은 Append idx 참고.)에 대한 챌린지를 2015년 데이터 셋을 퍼블리싱 한…

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[CVPR 2019]Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection

git : https://github.com/hdjang/Feature-Selective-Anchor-Free-Module-for-Single-Shot-Object-Detection 해당 논문은 anchor-base 방식(SSD, YOLO, RetinaNet…)에 FPN과 anchor-free 모듈을 이용합니다. anchor-free 모듈을 통해 box regression과 classification에 최적화된 pyramid feature를 선택하여 성능을 향상시키는…

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[arXiv 2020] ResNeSt: Split-Attention Networks

Zhang, H., Wu, C., Zhang, Z., Zhu, Y., Zhang, Z., Lin, H., … & Li, M. (2020). ResNeSt: Split-Attention Networks. arXiv preprint arXiv:2004.08955. git : https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt…

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