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[ICML 2018] CyCADA: Cycle-Consistent Adversarial Domain Adaptation
이번에 제가 리뷰할 논문은 저번주에 리뷰한 논문( ADDA: Adversarial Discriminative Domain Adaptation )의 동일 저자의 후속 연구입니다. ADDA를 기반으로 작성된 논문으로 저번주 리뷰를 함께 읽으면…
[2018] CNN-based thermal infrared person detection by domain adaptation
안녕하세요 이번 X-review 주제는 보행자 인식입니다. 해당 논문을 읽게된 계기는 domain adaptation을 MLPD에 적용하기위해 카이스트 데이터셋을 인용한 논문중 domain adaptation으로 검색한 결과 가장 인용수가 높은…
[ICRA2021]MonStereo: When Monocular and Stereo Meet at the Tail of 3D Human Localization
이번 리뷰는 지난주에 리뷰를 진행한 Monoloco의 Stereo 확장 버전에 해당합니다. 해당 논문의 핵심은 3차원 보행자 검출 시, 발생하는 스테레오 매칭의 한계로 발생하는 long tail 문제와…
[MVA2021] Multi-Modal Pedestrian Detection with Large Misalignment Based on Modal-Wise Regression and Multi Modal IoU
(ICCAS, UR과 같이) MVA2021은 일본에서 열리는 국제학회 같습니다. 해당 논문에서 다루는 Large Misalignment는 MLPD에서도 앞으로 해결해야할 문제이기 때문에 논문을 읽게됐습니다. Introduction 논문의 시작은 모든 멀티스펙트럴…
[CVPR 2017] Adversarial Discriminative Domain Adaptation
최근 Anomaly Detection에서 MLPD의 확장연구로 연구 방향을 전환하며, Domain Adaptation 에 대해 알아보기 위해 읽어본 논문입니다. 참고로 최근에 김지원 연구원이 리뷰한 논문의 기반이 되는 논문이라고…
[ICCV 2019] MonoLoco: Monocular 3D Pedestrian Localization and Uncertainty Estimation
해당 논문은 ICARA2021에 accepted paper “MonStereo: When Monocular and Stereo Meet atthe Tail of 3D Human Localization” 에 선행된 논문입니다. MonStereo에 대한 이해를 위해 리뷰를…
[JMLR] Domain-Adversarial Training of Neural Networks
안녕하세요 이번주 x-review 주제는 평소에 다루지 않았던 주제를 가지고 왔습니다. 해당 리뷰를 작성하게된 이유는 이번 하계 논문 주제로 Domain Adaptation(DA)을 다루기로 했기 때문입니다. DA 에서도…
[CVPR2021 Workshop] Self-training Guided Adversarial Domain Adaptation For Thermal Imagery
본 페이퍼는 MLPD의 확장연구를 위해 찾아본 논문입니다. 문제정의 RGB 이미지는 이미 많은 데이터가 있지만, Thermal은 상대적으로 이용가능한 오픈데이터가 적으며, 이러한 데이터의 부재는 데이터가 중요한 딥러닝…
[ICLR 2019] DEEP ANOMALY DETECTION WITH OUTLIER EXPOSURE
저는 이번에 Anomaly Detection 관련 논문으로 리뷰를 써보고자 합니다. Anomaly Detection에 대해 접하면서새롭게 알아보는 것이기 때문에, 최대한 다양한 방법론을 접해보고 것도 좋을 것 같아, 기존…
[CVPR 2021] Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection
이번 리뷰는 CVPR 2021 oral이기도 하며, 현재 KITTI에서 SOTA인 monocular 3D object detection 논문입니다. 해당 방법론은 각 픽셀의 categorical depth Distribution을 구해 깊이 추정을 하지…
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