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Conference Reivew

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[2021 CVPR IMW] Perceptual Loss for Robust Unsupervised Homography Estimation

2015년 구글의 딥마인드에서는 ‘Spatial Transformer Networks(STN)’이라는 논문을 냈습니다. 해당 논문은 CNN은 Rotation과 Scale에 대해 상대적으로 강인하지 못한 부분을 극복하기 위해 실제 들어오는 입력(feature or image)에…

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[CVPR 2017] VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection

이번주 리뷰는 포인트클라우드만을 사용하여 3D Detection을 수행하는 아주 유명한 방법론인 VoxelNet에 대해서 진행하겠습니다. 원래 PV-RCNN++를 다룰까 했지만 아직 Question mark가 해결 안되는 내용이 많아서 일단…

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[CVPR2021] Single Pair Corss-Modality Super Resolution

일전에 리뷰를 진행했던 ‘[CVPR2020] Unsupervised Multi-Modal Image Registration via Geometry Preserving Image-to-Image Translation‘ 논문의 저자와 같은 연구실에서 2021 CVPR에 억셉된 논문입니다. 해당 논문은 일반적으로 RGB…

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[ECCV 2020] SRFlow: Learning the Super-Resolution Space with Normalizing Flow

이번 논문은 Normalizing-flow를 이용한 Super resolution 방법론 입니다. 제가 요즘 Normalizing-flow(NF)에 많은 관심을 가지고 있다는 것을 연구실 내 몇몇 분들은 알고 있으실 겁니다. 근데 어쩌다가…

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[ICCV 2021] SPG: Unsupervised Domain Adaptation for 3D Object Detection via Semantic Point Generation

읽기 전에 이번에 리뷰할 논문은 Unsupervised Domain Adaptation for 3D Object Detection 입니다. 해당 논문을 읽게된 계기는 3D Detection에서는 Domain Adaptation이 없을까? 라는 궁금증에서 였으며,…

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[CVPR2021] Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis

2021년 CVPR에서 Oral paper로 선정된 논문입니다. 해당 논문을 리뷰하기에 Generavtive model에 대해서 잘 설명된 자료를 찾아 공유드립니다. 해당 논문은 이러한 Generavtive model을 통해 수행하는 Image…

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보호된 글: [CVPR2022 PeerReview] Open Challenges in Deep Stereo: the Booster Dataset

보호하고 있는 글이라서 요약이 없습니다.

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[CVPR 2020] PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection

이번 주 x-review주제는 3D Detection 입니다. 해당논문은 2020 CVPR 논문으로 KITTI데이터셋에서 SOTA를 달성했었습니다. 1년사이에 판도가 많이 바뀌긴 했는데 읽게된 계기는 KITTI dataset에서 pedestrian 카테고리 SOTA를…

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[CVPR 2021] Exploring Simple Siamese Represent

이번 리뷰 논문은 un/self-supervised represetation learning에 관한 내용입니다. 해당 방법론은 아주 간단하고 재밌는 개선된 방법론을 제시합니다. 기존 연구들과 동일하게 Siamese networks를 이용하는 방법을 사용하되, 한쪽에는…

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보호된 글: [CVPR 2022 Under Review] Complement, Alignment, and then Prediction: Towards Robust 3D Pedestrian Detection

보호하고 있는 글이라서 요약이 없습니다.

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