[카테고리:] X-Review

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

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[NeurIPS 2020] Wasserstein Distances for Stereo Disparity Estimation

이번 리뷰 논문은 end-to-end의 Stereo Depth estimation에 대한 방법론이며, NeurlPS에서 Spotlite를 받은 페이퍼에 해당합니다. 매칭에 대한 모호함(e.g. 물체의 경계)을 해결하기 위해 offset 모듈과 Wasserstein Distances…

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[CVPR2021]3D Packing for Self-Supervised Monocular Depth Estimation

저는 이번 CVPR 2021 Workshop에서 주최하는 Depth Estimation 대회에 참가하게 되었습니다. I2I task를 구준히 하다가 갑자기 챌린지에 참여하게 된 이유는 좀 새로운 도전을 잠깐 해보고…

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[CVPR2021] StEP : Style-based Encoder Pre-training for Multi-modal Image Synthesis

오늘 리뷰도 즐거운 I2IT(Image to Image Translation)논문을 가져왔습니다. Abstract 내용을 살펴보면 proxy task를 사용한 style encoder를 제안한 점과, multi modal I2IT task에 사용되는 서로 다른…

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[CVPR2021] M3DSSD: Monocular 3D Single Stage Object Detector

본 논문은 단일 이미지를 통해서 3D Object detection을 수행한 논문입니다. 본 논문을 설명하기 앞서 필요한 몇가지 개념들에 대해서 이야기하겠습니다. Non-local Neural Networks 기존 Convolution은 커널의…

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[2021 CVPR] DSC-PoseNet: Learning 6DoF Object Pose Estimation via Dual-scale Consistency

안녕하세요. 이번 리뷰는 2021 CVPR 논문으로 6 DoF pose estimation에 대한 내용입니다. 개인적으로 최근에 읽은 논문중에 가장 잘 쓰여진 논문이라고 생각이 들 정도로 굉장히 짜임새있고…

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Energy-Based model for self-supervised learning

본 리뷰는 해당 영상을 참고하였습니다. 1. 왜 Self-supervised learning을 연구해야 하는가AI와 Machine Learning 에는 다음의 3가지 도전과제가 있다.1. 적은 labeled samples 로 학습하기2. 추론을 위한…

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[CVPR2021]CoMoGAN: continuous model-guided image-to-image translation

i2i(image to image translation)을 이용해 Thermal를 RGB로 변환하는 연구를 하고 있는 요즘 Thermal의 고유한 특성 때문에 연구에 문제가 생겼다. 그 Thermal의 고유한 특성은 바로 시간…

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[CVPR2021] High-Resolution Photorealistic Image Translation in Real-Time: A Laplacian Pyramid Translation Network

이번 리뷰는 역시나 Image translation 논문을 가져와봤습니다. 아마 당분간은 CVPR2021에 나온 Image Translation 기반 논문들을 쭉 읽으면서 리뷰할 것 같습니다. Introduction 일단 Image to Image…

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[CVPR 2020]Self-Supervised Deep Visual Odometry with Online Adaptation

이번 리뷰 논문은 Meta-learning이 적용된 Visual odometry(VO) 입니다. 전통적인 기법의 VO는 상태 변화(조도, 가려짐, 움직이는 물체, testureless region)에서 성능이 저하되는 한계를 보였습니다. CNN의 발전으로 learning-based…

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[CoRL 2020] Volumetric Grasping Network: Real-time 6 DOF Grasp Detection in Clutter

안녕하세요 이번에는 조금 신기한 주제로 X-review를 써보려고합니다. 그 주제는 바로 Grasping 인데요. 이는 로봇이 물체를 잡는 것을 뜻합니다. 물체를 잡기위해서는 해당 물체의 pose를 알아야하기에 6DoF…

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