Author: 김 태주
[3DV] Multi-Spectral Visual Odometry without Explicit Stereo Matching
해당 논문은 제목대로 Multi-Spectral sensor. 즉, 서로 다른 도메인인 RGB-LWIR을 이용한 Stereo visual odometry를 제안한 논문입니다. 이전에도 제안된 Multi-Spectral VO들도 있었습니다. 하지만 해당 방법은 서로…
저널 작성기 (RA-L with IROS2021)
해당 리뷰는 좋은 논문 주제와 팀 내에서의 방향을 이끈 PD 팀 리더 김지원 연구원. 오픽 AL의 실력과 다년간 영어권 유학으로 다져진 영어 실력으로 논문 라이팅을…
[ICLR 2020]Network Deconvolution
이번 리뷰는 ICLR 2020-The Best Deep Learning Paper로 선정된 논문에 대해 소개를 하고자 합니다. 또한 fundamental Theory이기에 다른 연구원들에게 도움이 될 거라는 생각에 리뷰를 하고자…
[ICCV 2019] Weakly Aligned Cross-Modal Learning for Multispectral Pedestrian Detection
해당 방법은 Multisepctral Pedestrian Detection Datasets들이 하나의 bounding box를 사용하여 예측함으로써 다른 장비를 통하여 촬영된 multi-modal간 어긋난 현상을 추가적인 모듈을 통해 정렬함으로써 성능을 향상시킨 방법론…
[ECCV2020] Improving Multispectral Pedestrian Detection
이번 리뷰 논문은 Multispectral Pedestrian Detection 분야 중 RGB-Thermal camera를 이용한 1-stage 분야의 SOTA를 달성하고 있는 Modality Balance Network(MBNet)을 소개하고자 합니다. 해당 논문의 주 기여는…
[NeurIPS 2017]”Attention is all you need” – Transformer
현재 이미지 분류 분야에서 SOTA를 달성한 “AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE “(ViT)는 NLP의 “Attention is all you need”…
NLP- RNN, LSTM, Seq2Seq, Attention Mechanism
해당 리뷰는 현재 Image Classification task에서 SOTA를 달성한 ViT를 이해와 attention에 대한 이해, ViT를 보고 타 task와 vision task의 접목이 연구 방향성과 결과에 큰 영향을…
MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
해당 논문은 모바일이나 비전이 사용되는 임베디드 어플리케이션에서 효율적인 사용이 가능하도록 설계된 딥러닝 모델을 제안합니다. Intro 기기의 성능 향상과 함께 AlexNet이나 VGG-16 같은 딥러닝 모델이 등장하면서…
[KCCV 2020 ICCV 2019]Joint Learning of Semantic Alignment and Object Landmark Detection
해당 논문은 최종적으로는 같은 클래스이지만 다른 사례가 담겨진 영상으로부터 같은 부분을 찾을 수 있도록하는 semantic correspondence를 찾는 방법론입니다. semantic correspondence에 대한 예를 들자면 다양한 인종의…
[스터디] From Fully-Connected Layers to Convolutions
작성 중 해당 리뷰는 Dive into Deep Learning(https://d2l.ai/index.html)의 6장 Convolutional Neural Networks의 1절 From Fully-Connected Layers to Convolutions의 내용을 가져왔습니다. fcn에서 conv layer로 변경시키며 설명해주는…
안녕하세요 인하님 리뷰 읽어주셔서 감사합니다. 첫번째 질문에 대한 답으로는 해당 기법은 물체의 trajectory를 dense reward로 정의해서 강화학습을 통해서 manipulator가 trajectory를…