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[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…
[CVPR2022] Grounded Language-Image Pre-training(GLIP)
안녕하세요. 오늘 소개 시켜드릴 논문은 Grounded Language-Image Pre-training이란 논문으로 VLM분야의 foundation모델로 GLIP이란 모델과 학습법을 제안한 논문이 되겠습니다. 해당 논문을 읽게 된 이유는 센서과제에서 학습 때…
[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…
[ICLR 2021] DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION
0. Introduction 앞선 x-review에서 소개했던 DETR은 기존의 OD테스크를 위한 검출기들의 다양한 hand-desiged된 요소들을 제거하여 사람의 사전지식과 하이퍼파라미터 튜닝의 어려움에서 벗어나게 해주었습니다. DETR은 단순한 구조를 갖지만…
[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…
[CoRL 2023 oral] VoxPoser: Composable 3D Value Maps for Robotic Manipulation with Language Models
이번 논문은 아주 재밌는 논문 입니다. LLM을 활용해 명시적인 명령어로부터 로봇 조작의 추론 및 명령어 생산하고 VLM(~OVD)을 활용해 로봇을 위한 3차원 공간에 대한 이해를 얻어…
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