Author: 김 태주
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…
[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…
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