Author: 김 태주
[CVPR2019] Coloring With Limited Data: Few-Shot Colorization via Memory-Augmented Networks
연구실 수주 받은 과제 중 스마트 팜(중기청)을 새롭게 맡게 되었습니다. 2차년도부터는 식물이 건강하게 성장 중인지 확인하는 태스크에 해당 합니다. 하지만 해당 태스크를 해결하기 위해서는 몇가지…
[TPAMI 2020] Parallax Attention for Unsupervised Stereo Correspondence Learning
이번 리뷰 글은 비지도 학습 기반의 스테레오 매칭 방법론 입니다. 해당 방법론은 스테레오로부터 얻을 수 있는 epipolar constraints를 고려한 attention mechanism을 제안함으로써, disparity variations을 고려하지…
[CVPR 2021] CFNet: Cascade and Fused Cost Volume for Robust Stereo Matching
이번 리뷰 논문은 제목대로 stereo matching에 관한 방법론입니다. 해당 방법론은 서로 다른 데이터 셋 차이에도 강인하게 성능을 평가하는 대회 ECCV 2020 workshop “Robust Vision Challenge…
[NeurIPS 2020] Wasserstein Distances for Stereo Disparity Estimation
이번 리뷰 논문은 end-to-end의 Stereo Depth estimation에 대한 방법론이며, NeurlPS에서 Spotlite를 받은 페이퍼에 해당합니다. 매칭에 대한 모호함(e.g. 물체의 경계)을 해결하기 위해 offset 모듈과 Wasserstein Distances…
[CVPR 2020]Self-Supervised Deep Visual Odometry with Online Adaptation
이번 리뷰 논문은 Meta-learning이 적용된 Visual odometry(VO) 입니다. 전통적인 기법의 VO는 상태 변화(조도, 가려짐, 움직이는 물체, testureless region)에서 성능이 저하되는 한계를 보였습니다. CNN의 발전으로 learning-based…
[AAAI 2017]VINet: Visual-Inertial Odometry as a Sequence-to-Sequence Learning Problem
이번 논문은 처음으로 VIO에서의 end-to-end 방법을 제안한 VINet을 리뷰하고자 합니다. 이전 소개한 리뷰인 Selective sensor fusion의 근간이 되는 방법으로 vision은 CNN으로 inertial은 seq-to-seq 방법을 이용하는…
[CVPR2019] Selective Sensor Fusion for Neural Visual-Inertial Odometry
이번 리뷰 논문은 딥러닝이 적용된 Vision-IMU Odometry(VIO, mono)이며, 상황에 따라 센서의 가중치를 조절하여 환경 강인성을 갖춘 방법론을 소개합니다. Intro 이전 세미나 및 리뷰를 통해 Odometry는…
[2021]MBA-VO: Motion Blur Aware Visual Odometry
이번 리뷰는 기본 연구에 관련된 주제를 가진 논문을 가져왔습니다.해당 논문은 영상 블러 현상에 강인함을 가진 visual odometry에 대해 소개합니다. Intro Visual odoemtry는 상대적인 카메라의 움직임을…
PaDiM: a Patch Distribution Modeling Framework for Anomaly Detection and Localization
이번 리뷰는 Anomaly detection 논문을 리뷰하고자 합니다.해당 논문은 Anomaly detection을 위한 데이터 셋 MVTec ad에서 SOTA를 달성한 one-class learning 방법론 입니다.(Paper with code 기준) Intro…
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