Category: X-Review
Paper, Conference, Seminar, API, Code, Dataset 등의 리뷰를 담을 예정입니다.
[IJCV 2022] DnS: Distill-and-Select for Efficient and Accurate Video Indexing and Retrieval
간만에 리뷰할 논문은 “DnS: Distill-and-Select for Efficient and Accurate Video Indexing and Retrieval” 라는 논문으로, CBVR에서 유명한 방법론인 ViSiL의 저자가 투고한 논문입니다. 저희가 논문을 준비하던…
[ICCV 2019]FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection
이번에 들고온 논문은 앵커 프리 기반의 물체 검출 알고리즘 논문입니다. 처음으로 앵커 프리를 제안한 논문이며, 수 많은 default boxes를 가진 앵커 기반의 물체 검출이 가진…
[ECCV2020]Learning Stereo from Single Images
제가 다양한 논문을 리뷰하면서 혹은 제가 실험한 결과를 보여드리는 것을 통해 Stereo 를 입력으로하는 Network의 성능이 단일 영상을 입력으로하는 것보다 Depth estimation 을 하는데 훨씬…
[ICCV 2022]Beyond Semantic to Instance Segmentation: Weakly-Supervised Instance Segmentation via Semantic Knowledge Transfer and Self-Refinement
Intro Image segmenatation은 각 object 영역을 구별하면서 이미지에서 object가 차지하는 영역을 예측하는 instance segmentation과 이미지의 각 픽셀을 (일반적으로 사전정의된) 카테고리로 분류하는 semantic segmentation으로 나뉜다. 한편…
[ICCV 2021] Self-supervised Product Quantization for Deep Unsupervised Image Retrieval
저는 이번에 KCCV 포스터에서 알게된 논문을 리뷰해보려고 합니다. 포스터에서 저자의 말을 들으면서 읭? 하는 부분이 다소 있었는데요. 그 궁금증을 해소하고자 이렇게 논문을 읽게되었습니다. [ICCV 2021]…
Protected: [KIMST] 어텐션 적용 YOLOv4 기반 SAR 영상 표적 탐지 및 인식
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[ICCV2021] Revealing the Reciprocal Relations between Self-Supervised Stereo and Monocular Depth Estimation
오늘 리뷰할 논문은 ICCV 2021년에 게재된 ‘Revealing the Reciprocal Relations between Self-Supervised Stereo and Monocular Depth Estimation’ 이라는 논문입니다. 여태까지와 마찬가지로 Self-supervised monocular depth estimation에…
[CVPR2022] Multi-Frame Self-Supervised Depth with Transformers
모든 실험을 말아먹고 있는 요즘… 저에게 마음 속 친구와 같은 Vitor의 논문을 리뷰하고자합니다. 보다보면 Monocular depth 쪽에서는 Toyota가 매우 연구를 잘하고 있는 것 같습니다. 꾸준히…
[CVPR2022] Stereo Depth from Events Cameras: Concentrate and Focus on the Future
해당 논문은 CVPR2022에 통과된 논문이며 이번 KCCV2022에서 포스터로 보게 되어 읽게 된 논문입니다. 아마 당분간 x-riview는 kccv에서 봤던 논문들 위주로 작성될 것 같습니다. Intro 해당…
[NeurIPS2021] Meta-learning Sparse Implicit Neural Representations
Abstract coordinate-based neural representations 라고도 불리는 Implicit neural representations(INRs)은 signal representation 연구로, 기존 signal representation은 signal values를 좌표계인 voxel이나 pixels 기반으로 나타냈다면 INR은 연속된 정보인…
안녕하세요. 리뷰 읽어주셔서 감사합니다. 1. Encoder의 최종 feature뿐만 아니라 ViT의 각 stage 별 마지막 output도 같이 segmentation을 예측해서 loss를 계산한다고…