[카테고리:] X-Review

Paper, Conference, Seminar, API, Code, Dataset 등의 리뷰를 담을 예정입니다.

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ADEX-2021 리뷰

X-Review에는 논문에 대한 리뷰만 아니라, Conference, Seminar 등 다양한 리뷰를 담을 수 있다는 점에서 금일 참가한 ADEX 2021에 대한 리뷰를 진행하겠습니다. ADEX는 서울 국제 항공우주…

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[2021 ICCV Workshop] TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captured Scenarios

제가 이번에 소개해드릴 논문은 TPH-YOLOv5라고 불리는 논문이며, 2021년 ICCV Workshop에서 발표된 논문입니다. 해당 논문은 최신 YOLO 시리즈를 이용하여 드론에서의 detection에 대하여 다루고 있습니다. 드론에서의 디텍션은…

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[NeurIPS 2020] Rethinking Pre-training and Self-training

이번 논문은 중기청 과제 중 사용하고 있던 식물 마스크 기반 CopyPaste의 타당성을 찾다가 찾은 논문입니다. 해당 논문은 우리가 당연하게 생각하게 사용하는 Pre-training(대표적으로 ImageNet)이 과연 필요한가…

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Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks

예전에 읽고 정리하지 않는 논문을 가져왔습니다. 비디오 검색과 관련 있는 논문을 최근 읽고 있는데, 해당 논문은 비디오에서 시공간 특징을 학습을 위한 방법론에 관련된 내용입니다. Introduction…

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[ICCV2021] Revealing the Reciprocal Relations between Self-Supervised Stereo and Monocular Depth Estimation

오늘 리뷰할 논문은 역시나 Self-supervised Depth Estimation 논문입니다. Abstract 기존의 Depth Estimation 방법론들은 학습에 사용할 수 있는 데이터의 종류에 따라 분야의 경계를 명확히 해왔습니다. 예를들어…

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YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021

안녕하세요 제가 이번에 가지고온 주제는 지난번에 이어서 YOLO 시리즈 입니다. 특히나 이번에 소개드릴 논문은 가장 최신인 YOLOX 이므로 관심이 있으신 분들은 한 번 쯤 읽어보시기…

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[ICCV2021] Channel Augmented Joint Learning for Visible-Infrared Recognition

이번 ICCV에서 visible-Infrared 관련 연구들을 찾다가 조금은 다른 분야이지만 그래도 새로운 방법을 제공하고 있고, 이러한 방법이 저희 연구에도 적용될 수 있을것이라고 생각돼 읽게됐습니다. Github :…

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[ICCV2021] Self-supervised Monocular Depth Estimation for All Day Images using Domain Separation

매번 Self-supervised monocular depth estimation만 가져오니 지루한 것 같아서 이번에는 변화구로 밤에도 Depth를 촬영하기 위한 방법론을 가져와 봤습니다. Domain Adaptation 방법론을 이용해서 낮과 밤의 feature가…

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[ICCV2021]Learning with Noisy Labels via Sparse Regularization

논문 소개 ○ 한줄 소개 해당 논문은 robust learning과 learning sufficiency 라는 두가지 요건을 잡기위한 방법이다. 기존의 논문들은 이러한 trade off 관계의 두 문제를 해결하기…

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[ICCV2017 Workshop] Dense Face Alignment

제가 기존에 리뷰하던 face 랜드마크 탐지 방법과는 약간 다른 방법론입니다. 기존에는 68개의 얼굴의 랜드마크 위치를 예측했다면, 이 방법론은 단일 얼굴 이미지로 3D shape 을 예측하는…

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