[카테고리:] X-Review
Paper, Conference, Seminar, API, Code, Dataset 등의 리뷰를 담을 예정입니다.
[2022 IEEE TII] Weakly Aligned Multimodal Flame Detection for FireFighting Robots
이번에 소개해드릴 논문은 impact factor 10정도 되는 IEEE 저널인 Transactions on Industrial Informatics에 2022년에 실린 논문입니다. 해당 논문은 FLIR v2 데이터셋에 존재하는 unpaired 상황을 다룰만한…
[ICCV 2019]Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds
오늘은 이전 리뷰와 세미나에서 다룬 2.5D Votenet의 근간인 VoteNet에 대해 리뷰하고자 합니다. 해당 방법론은 효율적으로 포인트 클라우드만 이용하여 3차원 물체 검출의 SOTA를 달성한 방법론입니다. 포인트…
[CVPR2018]Pyramid Stereo Matching Network
이번에 리뷰할 논문은 Stereo Depth Estimation 입니다. 최근에 backbone관련 논문들만 리뷰하는 것 같아서 다른 분야 논문도 좀 보고 분야를 넓혀서 다시 쭉 리뷰하고자 합니다. 2018년도에…
[NeurIPS2019] Why Can’t I Dance in the Mall? Learning to Mitigate Scene Bias in Action Recognition
Action Recognition 분야에서는 scene bias되지 않고 motion에만 초점을 맞출 수 있도록 여러 방법론들이 제안되어 오고 있습니다. 이는 주로 Action Recognition 분야에서 활용하는 데이터 셋 내…
Exploring Simple Siamese Representation Learning
°•°• 요약 •°•° siamese network의 collapsing solution 수렴을 막는 요인은 stop-gradient 다. °•°• 소개 •°•° 많은 self-learning 방법이 siamese network를 이용한다. 그리고 이러한 방법론은 주로…
[2020 arxiv] PP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of Object Detector
논문 소개하기전 안녕하세요. 제가 이번에 소개해드릴 논문은 PP-YOLO라고 불리는 논문입니다. 중국의 유명회사인 바이두에서 공개한 논문이고, 제목이 PP-YOLO인 이유도 바이두에서 사용하는 딥러닝 플랫폼인 PaddlePaddle로 implementation 하였기…
[ACCV 2018 Workshops] Summarizing Videos with Attention
이번 논문도 video summarization입니다. 이 논문은 RNN과 LSTM을 많이 사용하던 video summarization에 long-range dependence를 보존하기 위해 attention mechanism을 처음으로 적용한 논문입니다. 코드도 공개하고 있는데, 간단하긴…
[CVPR 2021] Action Unit Memory Network for Weakly Supervised Temporal Action Localization
Before Review 이번에도 Weakly supervised temporal localization 논문으로 준비를 했습니다. LSTM을 공부할 때 접했던 개념인 memory 개념을 Weakly supervised temporal action localization에 처음으로 도입한 논문이라고…
[ICCV2021] Is Pseudo-Lidar needed for Monocular 3D Object detection?
안녕하세요 한대찬 연구원입니다. 이번에 가져온 논문은 Monocular 3D object detection 관련 논문입니다. 저는 지속적으로 Self-supervised monocular depth estimation과 관련된 논문을 서베이와 연구를 진행하고 있습니다. 제가…
[CVPR 2020] Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning
[Link] Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning Self-Supervised 의 대표적인 방법론인 Moco를 리뷰하겠습니다. Introduction MoCo는 contrastive loss를 사용하는 self-supervised model 입니다. 당시 contrastive learning…
최신 댓글