Author: 김 태주

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[CVPR 2020] Joint Filtering of Intensity Images and Neuromorphic Events for High-Resolution Noise-Robust Imaging

이번 논문은 이벤트 카메라와 RGB(=frame=standard) 카메라 간 동일한 시점을 가질 수 있는 큐브 빔스플리트 시스템 구성과 이로 촬영된 데이터 셋을 제안하며, 저화질과 노이즈가 많은 이벤트…

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[CVPR2022 Oral] Surface Representation for Point Clouds

이번 리뷰 논문은 CVPR 2022 oral 페이퍼인 RepSurf에 대해 다루고자 합니다. 해당 논문은 point cloud에 대한 새로운 표현 기법을 제안하며 이를 통해 대부분의 포인트 클라우드…

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[CVPR2019] BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection

이번 리뷰 논문은 Salient Object Detection 논문 중 가장 보편적으로 인정 받는 방법론 입니다. 간단 명료한 네트워크 구조와 새로운 조합의 loss를 제안했습니다. 또한 Method 설명…

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[CVPR2022]Target-aware Dual Adversarial Learning and a Multi-scenario Multi-Modality Benchmark to Fuse Infrared and Visible for Object Detection

오늘 리뷰 논문은 김지원 연구원이 슬랙-테크에 소개해준 논문이기도 하며, 다양한 환경(day/night, overcast, smoggy, strong light etc.)에서 촬영된 멀티스펙트럴 데이터 셋과 detection을 위한 visible-infrared fusion model을…

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[ICRA 2019] Build your own hybrid thermal/EO camera for autonomous vehicle

이번 논문은 제 연구 계획에서 핵심인 센서 팩 계획에 영감을 준 논문 중 하나입니다. 해당 논문은 빔스플리트를 이용한 광학 정합을 이용한 RGB-Thermal 센서 팩을 구조를…

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[ICCV 2019]Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds

오늘은 이전 리뷰와 세미나에서 다룬 2.5D Votenet의 근간인 VoteNet에 대해 리뷰하고자 합니다. 해당 방법론은 효율적으로 포인트 클라우드만 이용하여 3차원 물체 검출의 SOTA를 달성한 방법론입니다. 포인트…

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Defect Detection for Electrical Facilities based on Multispectral Imagery,” Journal of Institute of Control, Robotics, and Systems (JICROS), March 2022.

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[BMVC2021]2.5D-VoteNet: Depth Map based 3D Object Detection for Real-Time Applications

Backgoround 이번 논문은 실내 기반 3D object detection 논문입니다. 이전 논문 리뷰로 실외(e.g. KITTI)에서의 3D object detection을 소개 드린 적이 있습니다. 아시는 연구원분들은 아시겠지만, 실내와…

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[Agriculture 2022]A Lightweight Attention-Based Convolutional Neural Networks for Tomato Leaf Disease Classification

이번 논문은 이번에 제출을 목적으로 한 저널에서 출판된 논문 중 하나 입니다. 많은 논문 중 해당 논문을 선택한 이유는 다음과 같습니다. 1. 동일 주제. 작성…

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[NeurIPS 2020]Why Normalizing Flows Fail to Detect Out-of-Distribution Data

이번 리뷰 논문은 이전 리뷰와 동일하게 normalizing flow(NF)에 관련된 논문입니다. 이전부터 NF에 대한 논문들을 많이 소개하며 이상치 탐지에 적용하고자 시도를 했습니다. 하지만 어느 정도 진행하면서…

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