Category: Conference
Conference Reivew
[ICCV2025] Mind the Gap: Aligning Vision Foundation Models to Image Feature Matching
이번에 소개드릴 논문은 ICCV2025에 게재된 논문으로 feature matching task를 다루고 있습니다. 제가 예전에 homography estimation 논문을 작성할 때 feature matching 방법론들 논문을 종종 보곤 했었는데…
[CVPR2025] NVILA: Efficient Frontier Visual Language Models
오늘 소개드릴 논문은 CVPR2025에 게재된 NVIDIA 논문이고 제목에서도 보시면 아시다시피 효율적인 VLM을 만드는 방법에 대해서 소개하는 논문입니다. 근데 제가 논문을 검색해서 찾을 때는 CVPR 포멧이…
[ICCV 2025]A0: An Affordance-Aware Hierarchical Model for General Robotic Manipulation
제가 이번에 리뷰할 논문은 ICCV 2025에 paper list에 있는 논문입니다. 2단계로 이루어져서 affordance를 찾고 그에 대한 action을 생성하는 과정으로 이루어집니다. affordance learning이 실제 application에 적용되도록…
[CVPR2025] GeoDepth
이번에 리뷰로 작성할 논문은 CVPR2025에 게재된 GeoDepth라는 논문이며, 해당 논문은 self-supervised monocular depth estimation task를 다루고 있습니다. Intro 지난번 리뷰에서도 마찬가지로 self-supervised monocular depth estimation(SDE)는…
[ICCV 2023] Dynamic Token Pruning in Plain Vision Transformers for Semantic Segmentation
안녕하세요. 이번 논문은 Segmentation 태스크에서 Token Pruning을 수행한 연구로, MLLM은 아니지만 현재 제가 연구하고 있는 분야가 MLLM을 활용한 Segmentation에서의 Token Pruning이기에 “Token Pruning이 Segmentation에 적용될…
[ICCV 2025] SVTRv2: CTCBeats Encoder-Decoder Models in Scene Text Recognition
안녕하세요 2025년 ICCV에 accept된 Scene Text Recognition (STR) 논문 중 한 편인 SVTRv2을 가져왔습니다. 기존에 많이 사용됐던 CTC 기반의 방법론에 모듈을 추가해 트랜스포머 기반의 text…
[CVPRw 2024] Strategies to Leverage Foundation Model Knowledge in Object Affordance Grounding
최근 미학습 물체 파지 과제를 위해 속성 정보를 이용하여 미학습 물체를 찾는 연구를 하고있었는데, 개인연구로 진행하던 affordance grounding에도 이러한 속성 정보를 활용한 연구가 나와 리뷰하게…
[ICLR 2025] Weakly Supervised Video Scene Graph Generation via Natural Language Supervision
안녕하세요, 허재연입니다. 지난 주에 이어서 Video SGG논문을 가져왔습니다. SGG쪽 연구를 꾸준히 하시던 저자들이 ICLR2025에 게재한 논문이고, LLM 기반의 Weakly Supervised Learning 기법을 제안한 논문이라 읽어보았습니다….
[CoRL 2024] 3D Diffuser Actor: Policy Diffusion with 3D Scene Representations
오랜만에 robot policy learning 논문을 가지고 왔습니다. 해당 기법은 3D Diffusion Policy와 유사하게 3차원 공간 정보를 활용하여 human demonstration에 대해 diffusion을 이용하여 모방하는 방법을 이용합니다….
[ICRA 2025(Best Paper Finalist)]UAD: Unsupervised Affordance Distillation for Generalization in Robotic Manipulation
Abstract 개방형 작업 지시가 주어지는 비정형 환경에서 로봇이 물체를 조작하기 위해서는 세분화된 affordance를 이해하는 것이 필요하지만, 기존의 방식은 수동 annotatgion 정보나, 작업에 대하여 사전에 미리…
안녕하세요 태주님 댓글 감사합니다. 답변을 드리자면, A1. 저자가 real data 수를 바꿔가며 실험을 진행할 때, Real data가 150개일땐 Real data…