Category: Conference
Conference Reivew
[CVPR 2021 oral] Toward Open World Object Detection
이번 리뷰 논문은 Open World Object Detection (OWOD or OWD) 태스크에 관한 논문입니다. 처음으로 OWOD 태스크를 정의하고 벤치마크와 해결안을 제시한 논문이기도 합니다. 해당 논문을 읽게…
[NeurIPS 2023] SAM-CLIP: Merging Vision Foundation Models towards Semantic and Spatial Understanding
이번 리뷰 논문은 세그멘테이션과 언어 모델에서 핫한 두 개의 파운데이션 모델 SAM과 CLIP을 하나의 모델로 병합하는 방법(model merging)을 제시하는 방법론에 해당합니다. 두 모델의 특징을 살리면서…
[CVPR2023] DistractFlow: Improving Optical Flow Estimation via Realistic Distractions and Pseudo-Labeling
24년도를 맞이해서 처음 작성하는 x리뷰네요. 이번에 소개드릴 논문은 DistractFlow라는 방법론으로 mix-up 기반 data augmentation을 통해 optical flow의 성능을 향상시키는 방법론입니다. Intro optical flow는 두 연속되는…
[ICCV2023] EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Resolution Dense Prediction
이번에 소개드릴 논문은 ICCV2023에 게재된 EfficientViT라는 방법론입니다. backbone에 대한 논문이며, image classification 같은 task 대신 segmentation, super resolution과 같은 dense level prediction task에 초점을 맞추어…
[CVPR 2019] Learning Loss for Active Learning
안녕하세요, 허재연입니다. 지난번 리뷰에 이어 Active Learning(AL) 논문을 들고 왔습니다. 이번 주 세미나에서 다뤘던 논문으로, AL 논문을 읽다 보면 자주 등장하는 방법론이므로 정리해두고자 합니다. Active…
[ICML 2021] Effective Evaluation of Deep Active Learning on Image Classification Tasks
안녕하세요, 허재연입니다. 오늘 리뷰할 논문은 지난번에 이은 Active Learning(AL) 분야의 논문입니다. 하지만 지난 논문들과 같이 방법론을 제안하는 논문이 아니라, 기존 방법론들에 대한 분석과 AL의 파이프라인에서…
[CVPR 2022 (oral)] CamLiFlow: Bidirectional Camera-LiDAR Fusion for Joint Optical Flow and Scene Flow Estimation
이번 리뷰 논문은 3D optical flow ~ scene flow에 관한 논문이며, 포인트 클라우드와 영상 정보를 어떻게 하면 잘 융합하여 사용할지에 대해서 다룬 방법론에 해당합니다. 2021…
[ECCV2022] RADepth: Resolution Adaptive Self-Supervised Monocular Depth Estimation
제가 이번에 리뷰할 논문은 RADepth라는 ECCV22년도에 게재된 논문입니다. Self-supervised Monocular Depth Estimation task를 다루고 있으며 보다 구체적으로는 다양한 resolution의 영상이 입력으로 들어온다고 하더라도 일관성 있는…
[ECCV] Reconstruction-Based Pairwise Depth Dataset for Depth Image Enhancement Using CNN
이번 리뷰 논문은 상용 깊이 센서로부터 바로 취득한 깊이 정보를 noise & hole이 없는 clean depth로 보완하기 위해 제안된 논문이며, 이를 위한 대규모 데이터 셋이…
[ICCVw 2019] Indoor Depth Completion with Boundary Consistency and Self-Attention
이번 리뷰는 Depth completion 방법론입니다. 기존 딥러닝 기법들이 상용 깊이 센서들이 예측하지 못한 공간들을 주변 예측된 깊이 정보를 활용하여 예측 및 보간하지만 경계면이 무너지는 문제가…
답글 감사합니다! Q1. 초기값은 보통 pose hypothesis 생성 단계에서 r과 T을 추정하는 데 사용된다는 뜻입니다. image-to-3D나 CAD mesh를 이용해 만든…