Category: Conference
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[CVPR2018] Single-Image Depth Estimation Based on Fourier Domain Analysis
해당 논문은 CVPR2018 논문으로 고려대학교 김창수 교수님 연구실에서 나온 논문이다. 해당 논문은 하나의 이미지로 Depth를 Estimation 하는데 있어 small ratio yield에서의 depth estimation은 details 잘…
[CVPR2020] Unsupervised object detection via LWIR/RGB translation
Abstract 이 논문은 Thermal image data가 RGB에 비해 상대적으로 annotation이 부족한 점을 극복하기 위해 Thermal과 비슷한 RGB이미지를 활용하는 연구이다. 해당 논문은 새로운 unsupervised adaptation을 제공하고…
[<작성 중> CVPR 2019] Learning with Average Precision: Training Image Retrieval with a Listwise Loss
작성 중 이번에 리뷰할 논문은 CVPR 2020 Workshop: Long-Term Visual Localization, Visual Odometry and Geometric and Learning-based SLAM에서 Autonomous Vehicle Challenge 1등을 쟁취한 Naver Labs의…
[CVPR 2019]Group-wise Correlation Stereo Network
해당 논문은 stereo 영상들로부터 Learning based method으로 disparity map을 얻는 방법을 제안한다. Group-wise Correlation Network 해당 세션에서는 group-wise correlation stereo network(GwcNet)을 소개한다. GwcNet은 PSMNet[1]의 group-wise…
[CVPR 2019:Visual localization] From Coarse to Fine: Robust Hierarchical Localization at Large Scale
Intro 이번에 리뷰할 논문은 앞선 리뷰 visual retrieval 기반 localization인 ‘Leveraging deep visual descriptors for hierarchical efficient localization‘ 의 확장 연구입니다. 이전 리뷰에서는 learnable 부분이…
[ICRA2020] OmniSLAM : Omnidirectional Localization and Dense Mapping for Wid-baseline Multi-camera Systems
INTRODUCTION 이번 ICRA2020에서 AwardPaper로 선정된 한양대학교 임종우 교수님 연구실의 논문이다. ICRA2020에서 관심있는 페이퍼 리스트를 선정하기가 어려워서 수상한 페이퍼들위주로 (특히, 한국대학들 먼저) 리뷰를 진행할 예정이다. 우선…
Energy base models
ICRA의 Plenary Talk 였던 Self-Supervised Learning & World Models를 이해하기 앞서 영상에서 많이 등장했지만 이해되지 않았던 개념을 정리하고자 합니다. 1. Energy base model (EBM) 접근법EBM은…
[2020.ICRA] 첫 국제학회 참관기
안녕하세요. 세종 RCV 한대찬 입니다. ICRA2020 에 Domain Adaptation 관련 논문이 Accept이 되고, 코로나로 인한 온라인 학회에 동영상까지 제출한 후 github 용 코드 정리를 하며…
[ECCV 2014]Microsoft COCO: Common Objects in Context
COCO DATASET(MS COCO) – 2017년 기준(최신). train2017 (19G) val2017 (788M) test2017 (6.3G) annotations (808M) 330K 영상과 250만개의 label Object segmentation Recognition in context Superpixel stuff…
[CVPR 2019]Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection
git : https://github.com/hdjang/Feature-Selective-Anchor-Free-Module-for-Single-Shot-Object-Detection 해당 논문은 anchor-base 방식(SSD, YOLO, RetinaNet…)에 FPN과 anchor-free 모듈을 이용합니다. anchor-free 모듈을 통해 box regression과 classification에 최적화된 pyramid feature를 선택하여 성능을 향상시키는…
안녕하세요 재연님, 좋은 댓글 감사드립니다. 주신 질문이 단순한 기술 구현을 넘어서 왜 Detection 과 Segmentation을 명시적으로 분리해서 학습하고 예측하려고 하는지Perception…