Author: 김 태주
[CVPR 2021] Simple Copy-Paste is Strong Data Augmentation Method for Instance Segmentation
이번 리뷰는 중기청 과제에 참고했던 베이스 방법론에 해당 합니다. 예전에 arXiv에 등재된 해당 논문을 알고 계시던 분들이 있을거라고 생각합니다. 확인하고 재밌는 논문이라고 생각만 했지 CVPR에…
[CVPR 2021] CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization
이번에 들고온 논문은 이상 상황 검출에 대한 내용입니다. 오랜만에 산업 환경상의 이상 상황 검출 데이터 셋인 MVTec을 이용한 비지도 학습 기반의 이상 상황 검출 방법론을…
[CVPR 2016] Convolutional pose machines
이번 리뷰는 카네기 멜론 대학에서 제안한 Open Pose 방법론의 전신인 방법론에 대해 소개해보려고 합니다. 해당 방법은 local한 구역에서 스테이지가 변해가면서 global한 부분을 보는 방법을 적용함으로써…
[CVPR 2014]DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
이전 리뷰에서 사람의 키포인트를 이용한 3차원 위치 인식 방법론들에 대해 소개하였습니다. 사실 이전에 소개드린 방법론들에는 치명적인 단점이 있습니다. 입력 값으로 사용되는 Human Pose Estimation(HPE)의 성능에…
[TITS 2021] Perceiving Humans: from Monocular 3D Localization to Social Distancing
Intro 이번 리뷰 논문은 monoloco ~ MonStereo의 중간 단계에 해당하는 논문에 해당합니다. 단안 영상에서 추정된 보행자의 포즈 정보를 이용하여 3차원 위치 정보를 추론하는 monoloco에서 보행자의…
MLPD: Multi-Label Pedestrian Detector in Multispectral Domain,” IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), July 2021.
*This paper will be present at IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2021. [Google H-index]
[ISCAS 2021]Monocular 3D Pedestrian Localization Fusing with Bird’s Eye View
Intro 이번 리뷰는 지난 리뷰에서 소개드린 monoloco [1]을 확장한 단안 카메라에서의 3차원 보행자 위치 인식 방법론에 해당합니다. 해당 논문에 대해 간략하게 소개하자면, monoloco로부터 획득한 coarse…
[ICRA2021]MonStereo: When Monocular and Stereo Meet at the Tail of 3D Human Localization
이번 리뷰는 지난주에 리뷰를 진행한 Monoloco의 Stereo 확장 버전에 해당합니다. 해당 논문의 핵심은 3차원 보행자 검출 시, 발생하는 스테레오 매칭의 한계로 발생하는 long tail 문제와…
[ICCV 2019] MonoLoco: Monocular 3D Pedestrian Localization and Uncertainty Estimation
해당 논문은 ICARA2021에 accepted paper “MonStereo: When Monocular and Stereo Meet atthe Tail of 3D Human Localization” 에 선행된 논문입니다. MonStereo에 대한 이해를 위해 리뷰를…
[CVPR 2021] Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection
이번 리뷰는 CVPR 2021 oral이기도 하며, 현재 KITTI에서 SOTA인 monocular 3D object detection 논문입니다. 해당 방법론은 각 픽셀의 categorical depth Distribution을 구해 깊이 추정을 하지…
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