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[2021 IEEE ACCESS] Pedestrian Street-Cross Action Recognition in Monocular Far Infrared Sequences
안녕하세요 이번 주에 리뷰할 주제는 조금 특이한 Monocular Far Infrared camera를 활용한 보행자 행동인식 문제를 다룬 논문입니다. 해당 논문을 다루게된 계기는 이번 KAIST Revisit 논문계획이…
[BMVC 2016] Multispectral Deep Neural Networks for Pedestrian Detection
안녕하세요 이번 주 리뷰에서는 멀티스펙트럴 기반 보행자 인식의 기초가 되는 논문을 소개 하겠습니다. 몇몇의 연구원 분들은 친숙한 논문일텐데요. X-review를 찾아보니 아직 리뷰를 하신분이 없더라구요. 이번에…
[CVPR 2021] CFNet: Cascade and Fused Cost Volume for Robust Stereo Matching
이번 리뷰 논문은 제목대로 stereo matching에 관한 방법론입니다. 해당 방법론은 서로 다른 데이터 셋 차이에도 강인하게 성능을 평가하는 대회 ECCV 2020 workshop “Robust Vision Challenge…
[ICCV 2019] CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection
오늘 논문은 저번 CornerNet에 이은 CenterNet입니다. CornerNet을 기반으로 생성한 모델로 기존 CornerNet의 단점을 보완한 Anchor Free 기반 Object Detection 방법론입니다. Introduction 기존 Anchor 기반의 방법론은…
[CVPR 2021] End-to-End Object Detection with Fully Convolutional Network
이번에 리뷰할 논문은 CVPR 2021 OPEN ACCESS 페이퍼이며 object detectio관련 논문입니다. Object detection에서 주로사용되는 NMS 없이 네트워크를 구성하였고, 뭔가 general하게 사용될 수 있을 전략일거 같아서…
[CVPR2021] Delving into Localization Errors for Monocular 3D Object Detection
아카이브 : https://arxiv.org/pdf/2103.16237.pdf 깃허브 : https://github.com/xinzhuma/monodle Introduction 해당 논문은 단일 이미지 기반으로 3D Object Detection을 수행할때, 성능향상을 저지하는 가장 큰 요인중 하나인 ‘Localization error’에 대해…
[NeurIPS 2020] Wasserstein Distances for Stereo Disparity Estimation
이번 리뷰 논문은 end-to-end의 Stereo Depth estimation에 대한 방법론이며, NeurlPS에서 Spotlite를 받은 페이퍼에 해당합니다. 매칭에 대한 모호함(e.g. 물체의 경계)을 해결하기 위해 offset 모듈과 Wasserstein Distances…
[CVPR2021] M3DSSD: Monocular 3D Single Stage Object Detector
본 논문은 단일 이미지를 통해서 3D Object detection을 수행한 논문입니다. 본 논문을 설명하기 앞서 필요한 몇가지 개념들에 대해서 이야기하겠습니다. Non-local Neural Networks 기존 Convolution은 커널의…
[2021 CVPR] DSC-PoseNet: Learning 6DoF Object Pose Estimation via Dual-scale Consistency
안녕하세요. 이번 리뷰는 2021 CVPR 논문으로 6 DoF pose estimation에 대한 내용입니다. 개인적으로 최근에 읽은 논문중에 가장 잘 쓰여진 논문이라고 생각이 들 정도로 굉장히 짜임새있고…
[CVPR 2020]Self-Supervised Deep Visual Odometry with Online Adaptation
이번 리뷰 논문은 Meta-learning이 적용된 Visual odometry(VO) 입니다. 전통적인 기법의 VO는 상태 변화(조도, 가려짐, 움직이는 물체, testureless region)에서 성능이 저하되는 한계를 보였습니다. CNN의 발전으로 learning-based…
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