Author: 정 의철
[2021 CVPR] Probabilistic Modeling of Semantic Ambiguity for Scene Graph Generation
안녕하세요 이번에 소개할 논문은 SGG 논문으로 Long-tail 문제를 완화하기 위해 제안된 논문입니다. 구체적으로 기존의 SGG 모델은 의미적 모호성을 충분히 처리하지 못하고, 단일한 결정론적 관계만을 예측하려고…
[ECCV 2022] Towards Open-Vocabulary Scene Graph Generation with Prompt-based Finetuning
안녕하세요 이번에 소개할 논문은 기존의 Scene Graph Generation이 사전 정의된 객체 클래스들 사이의 관계만을 예측하는 한계를 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 제안한 연구입니다. 이 논문은…
[2024 CVPR] From Pixels to Graphs: Open-Vocabulary Scene Graph Generation with Vision-Language Models
안녕하세요 이번 리뷰에서는 Scene Graph Generation (SGG) 분야의 논문을 다뤄보고자 합니다. 이전의 SGG 연구들은 주로 closed set 상황에서 발생하는 문제, long-tailed data bias 및 라벨링…
[CVPR 2023]SeiT: Storage-Efficient Vision Training with Tokens Using 1% of Pixel Storage
안녕하세요 이번에 소개할 논문은 2023년 네이버 AI에서 발표한 논문으로 지난 KCCV 학회에 참관했을때 포스터 섹션에서 본 논문입니다. 이 논문에서는 이미지넷과 같이 저장 공간이 많이 필요한…
[NIPS 2023] Understanding the latent space of diffusion models through the lens of riemannian geometry
안녕하세요, 정의철 연구원입니다. 이번에 소개할 논문은 지난번 KCCV 학회에 참관했을 때 포스터 세션에서 접하게 된 논문인데, 제목은 ‘Latent Space Geometry in Diffusion Models’입니다. 이 논문은…
KCCV 2024 참관기
안녕하세요, 정의철 연구원입니다. 2024년 8월에 부산 BEXCO에서 열린 KCCV 2024에 다녀올 수 있는 기회를 얻게 되어, 이렇게 참관 후기를 작성하게 되었습니다. 이번 KCCV 2024에서는 여러…
[CVPR 2024] D3T: Distinctive Dual-Domain Teacher Zigzagging Across RGB-Thermal Gap for Domain-Adaptive Object Detection
안녕하세요 정의철 연구원입니다. 이번에 제가 소개할 논문은 KCCV 2024 poster 논문들 중 하나로 RGB에서 열화상 도메인으로의 객체 감지에 대한 도메인 적응 문제에 대해 연구한 논문입니다….
[2022 CVPR] UniVIP: A Unified Framework for Self-Supervised Visual Pre-training
안녕하세요 정의철 연구원입니다. 이번에 소개할 논문은 기존의 SSL 방법들이 ImageNet과 같은 단일 중심 객체 이미지에서 성공을 거두었지만 scene과 instance 간의 상관 관계 및 scene 내의…
[IEEE Transaction 2023] GraSS: Contrastive Learning With Gradient-Guided Sampling Strategy for Remote Sensing Image Semantic Segmentation
안녕하세요 정의철 연구원입니다. 이번 논문은 원격 감지 이미지(RSI:remote sensing image)에서 Self-supervised contrastive learning (SSCL) strategy에 대해 연구한 논문입니다. 이 논문을 읽게된 계기는 이미지넷과 같이 object…
[Neurips 2020] What Makes for Good Views for Contrastive Learning
1. Introduction 대조 학습(contrastive multiview learning)은 동일한 장면의 두 view을 representation space에서 가깝게 하고, 다른 장면의 두 view을 멀어지게 합니다. 이는 자연스럽고 강력한 아이디어이지만 중요한…
안녕하세요 윤서님 질문 감사합니다. 1. 단어를 구성하는 인접한 character 묶음을 하나의 subword입니다. 예를 들어 subword의 길이를 다음과 같이 정해두고 (l_min…