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[CVPR 2022][Oral] Rethinking Semantic Segmentation: A Prototype View
안녕하세요. 이번 리뷰의 태그는 “semantic segmentation”, “prototype”입니다. 명료한 제목처럼 본 논문에선 이전 semantic segmentation 태스크의 prototype이 활용되어온 방향과, 그들의 단점으로 부터 새로운 prototype 학습 방식을…
[ECCV 2024] HYPE: Hyperbolic Entailment Filtering for Underspecified Images and Texts
이번에는 하이퍼볼릭 임베딩을 활용한 이미지-텍스트 데이터 필터링에 대한 논문을 리뷰해보겠습니다. 보다 구체적으로 말하자면, 단순히 이미지-텍스트 사이의 정렬만 집중하는 것이 아닌 CLIP에 Hyperbolic Embedding을 추가하여 데이터의…
[CVPR 2024] Feature 3DGS: Supercharging 3D Gaussian Splatting to Enable Distilled Feature Fields
이번 논문은 3D scene representations에 foundation model의 특징 정보를 학습시킴으로써, 장면에 대한 의미론적 이해가 가능하도록 하는 것을 목표로 합니다. 더 나아가, 언어, point, bbox 등…
[ECCV 2024 Oral] CAT-SAM: Conditional Tuning for Few-Shot Adaptation of Segment Anything Model
이번 리뷰 논문은 CAT-SAM이라는 SAM의 지식을 유지하면서 특정 도메인에 효율적으로 적응시키는 기법을 소개한 논문입니다. RGB 특화된 태스크 외에도 비 RGB에서도 적응적인 결과를 보여주고 있습니다. 추가로…
[CVPR 2023] Detecting Everything in the Open World: Towards Universal Object Detection
안녕하세요. 지난 리뷰에서는 Universal Segmentation, Segmentation의 모든 Task 에 대한 연구를 소개 드렸다면, 이번 논문에서는 Detection 분야에서 “모든 환경에서, 모든 객체를 탐지하고자 하는” 연구를 소개…
[CoRL 2023 Oral] Language Embedded Radiance Fields for Zero-Shot Task-Oriented Grasping
이번 논문은 LEFT-TOGO라는 논문으로 저희가 진행하고 있는 LLM 로봇 과제에서 지향하는 목표 중 하나를 구현한 논문에 해당합니다. 해당 논문은 VLM의 특징 정보를 가진 NeRF인 LERF를…
[CVPR 2024] OMG-Seg: Is One Model Good Enough For All Segmentation?
안녕하세요. Vision 분야에서 Recognition에 대해 Detection에 대해 연구를 하고, 최근에는 Segmentation 분야에 대해 관심을 가지고 있습니다. 제 생각에선 Detection이든, Segmentation이든, 그 어떤 Task이든 연구와 실용성의…
[ICCP 2024] ThermalNeRF: Thermal Radiance Fields
이번 리뷰 논문은 열화상과 컬러 영상에서의 Novel View Synthesis를 제안한 논문입니다. 해당 연구 결과는 열화상과 컬러 영상 간의 도메인 갭을 메꾸기 위한 기반이 될 연구라고…
[ICLR 2024] FeatUp: A Model-Agnostic Framework for Features at Any Resolution
이번 논문은 제목 그대로 모델 무관하게 특징맵의 해상도를 변경 가능하도록 하게 해주는 기법입니다. Intro 최근 인공지능 분야에서는 foundation model의 등장으로 해당 모델을 고정하여 추출된 특징맵을…
[ICLR 2024] VISION TRANSFORMERS NEED REGISTERS
이번 논문은 Vision Transformers 기반 large model의 특징 표현력을 향상시키기 위해 원인을 찾아 분석하고 이에 대한 해결책을 제시한 논문입니다. 해당 기법에 주목하게 된 계기는 Vision…
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