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[ICCV 2021] Self-supervised Product Quantization for Deep Unsupervised Image Retrieval
저는 이번에 KCCV 포스터에서 알게된 논문을 리뷰해보려고 합니다. 포스터에서 저자의 말을 들으면서 읭? 하는 부분이 다소 있었는데요. 그 궁금증을 해소하고자 이렇게 논문을 읽게되었습니다. [ICCV 2021]…
[CVPR 2020] DSGN: Deep Stereo Geometry Network for 3D Object Detection
이번 리뷰 논문은 오랜만에 KITTI를 타겟으로한 3차원 물체 검출 방법론를 다룹니다. 해당 논문은 처음으로 end-to-end로 진행되는 3차원 물체 검출을 제안한 논문입니다. 해당 방법론의 재밌는 포인트는…
[CVPR2022] A study on the distribution of social biases in self-supervised learning visual models
오늘은 다소 흥미로워 보이는 주제에 대한 논문을 리뷰해보려고 합니다. Self-supervised learning(이하 SSL) 이라면 이제 많은 분들이 충분히 이해하고 계실 방법론이라고 생각됩니다. 게다가 최근 이 방법론을…
[CVPR 2022] Bridged Transformer for Vision and Point Cloud 3D Object Detection
이번 논문은 가동원전 과제 중 RGBD를 활용한 3D object detection과 관련된 논문입니다. 해당 태스크의 이전 방법론들은 포인트 클라우드만을 이용하여 문제를 해결하려는 경향을 보였으나, 근래에 들어서…
[NeurIPS 2020] Gradient Surgery for Multi-Task Learning
이번 방학동안 원조 연구원이 진행하던 multi-task learning 에 대해 이어나갈 것 같습니다. 따라서 원조 연구원이 사용한 pcgrad 방법론을 발표한 논문 리뷰를 시작해보도록 하겠습니다. Multi-task learning…
[CVPR 2018] Weakly Supervised Action Localization by Sparse Temporal Pooling Network
오늘 제가 리뷰할 논문은 2018년도 CVPR에 게재된 “Weakly Supervised Action Localization by Sparse Temporal Pooling Network”라는 논문입니다. Temporal Action Localization(TAL)은 action과 background가 공존하는 긴 비디오에서…
[CVPR 2020] Joint Filtering of Intensity Images and Neuromorphic Events for High-Resolution Noise-Robust Imaging
이번 논문은 이벤트 카메라와 RGB(=frame=standard) 카메라 간 동일한 시점을 가질 수 있는 큐브 빔스플리트 시스템 구성과 이로 촬영된 데이터 셋을 제안하며, 저화질과 노이즈가 많은 이벤트…
[ICLR 2021] Tent: Fully Test-time Adaptation by Entropy Minimization
지난번 리뷰에 이은 Test time adaptation(training)과 관련된 논문을 가져왔습니다. 본 논문을 소개하기 앞서 왜 이 분야의 논문을 읽게 되었냐, 다크데이터에서 적용할 연구 분야이기 때문입니다. 다시…
[CVPR 2021] CoLA: Weakly-Supervised Temporal Action Localization with Snippet Contrastive Learning
Before Review 이번 논문 리뷰는 이전 조원 연구원이 리뷰 했던 CoLA 라고 하는 논문을 리뷰하게 되었습니다. Weakly Supervised Temporal Action Localization 분야에서 처음으로 Contrastive Learning…
[CVPR2019] BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection
이번 리뷰 논문은 Salient Object Detection 논문 중 가장 보편적으로 인정 받는 방법론 입니다. 간단 명료한 네트워크 구조와 새로운 조합의 loss를 제안했습니다. 또한 Method 설명…
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