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[ECCV2020](Best Paper) RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow
이번에 가져온 논문도 지난번과 동일하게 Optical Flow 관련 논문입니다. 제가 최근에 optical flow 관련해서 적용해보면 좋을 것 같은 아이디어가 하나 떠올라서 이를 적용하기 전에 관련…
[CVPR 2022] Sparse Fuse Dense: Towards High Quality 3D Detection with Depth Completion
Intro 이번 논문은 야외 환경 ~ 자율 주행 환경에서의 라이다의 포인트 클라우드와 영상 정보를 함께 사용한 3차원 물체 인식 알고리즘에 대한 논문이며, 제출 당시 KITTI…
[CVPR2023] Rethinking Optical Flow from Geometric Matching Consistent Perspective
이번에 소개드릴 논문은 CVPR2023에 게재된 Optical Flow 관련 논문입니다. Intro Optical Flow Estimation task에 대해서 간략하게 먼저 소개드리면, 해당 task는 두 연속된 frame에 대하여 pixel…
[CVPR2021] LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers
이번에 소개드릴 논문은 cvpr21년도에 게재된 LoFTR이라고 하는 방법론입니다. 해당 방법론은 Place Recognition, Localization task에 관심이 있으신 분들이라면 아실법한 superpoint & superglue와 비슷한 결의 논문이라고 생각하시면…
[CVPR 2020]PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF Pose Estimation
제가 이번에 리뷰할 논문도 6D Pose Estimation 논문입니다. 해당 논문은 2020 CVPR 논문으로, 제가 최근에 리뷰한 FFB6D논문이 베이스로 삼았던 논문이라 읽고 리뷰하게 되었습니다. FFB6D가 궁금하신…
[CVPR2023]Masked representation learning for domain generalized stereo matching
이번에 리뷰할 논문은 Stereo Matching 기반 방법론입니다. 근데 이제 Masked Image Modeling을 곁드린. Intro Stereo Matching이라는 분야는 쉽게 말하면 좌우가 나란히 있는 stereo image 쌍에…
[2021 TNNLS] A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks (Part.1)
Before Review 이번 리뷰는 당장 저의 연구와는 큰 관련이 없을 수 있지만 예전부터 공부해 보고 싶었던 GNN에 대해서 다뤄보았습니다. Graph Neural Network가 Computer Vision Domain에서는…
[ICCV 2021] Unsupervised Depth Completion With Calibrated Backprojection Layers
이번 리뷰 논문은 비지도 학습 기반의 depth completion 방법론 입니다. 해당 방법론은 sparse한 깊이 정보를 영상 정보를 함께 활용하여 dense한 깊이 정보를 추론하는 방법론 입니다….
[ICRA2023]FG-Depth: Flow-Guided Unsupervised Monocular Depth Estimation
이번에 소개할 논문은 ICRA2023에 게재된 Self-supervised Depth Estimation 분야 논문입니다. 학회장에서 돌다가 보았던 논문 중 하나인데, 논문의 컨셉 자체가 나쁘지 않아서 읽고 리뷰하고자 합니다. Intro…
[CVPR 2023] Efficient Movie Scene Detection using State-Space Transformers
Before Review 요즘 논문 연구를 하면서 우선적으로 trouble shooting을 해야 하는 부분이 있는데 그건 바로 길이가 긴 비디오를 나름의 semantic unit으로 분할하는 작업입니다. 관련해서 Movie…
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