[카테고리:] X-Review
Paper, Conference, Seminar, API, Code, Dataset 등의 리뷰를 담을 예정입니다.
[ICCV2020]DE⫶TR: End-to-End Object Detection with Transformers
깃허브 및 페이퍼 Github : https://github.com/facebookresearch/detr?fbclid=IwAR3I28-rB6EPrPlqqQw8VWoy2Zhw61IdOCUxnP5le126F8WNHNaMPX-Y7sg Paper : https://scontent-ssn1-1.xx.fbcdn.net/v/t39.8562-6/101177000_245125840263462_1160672288488554496_n.pdf?_nc_cat=104&_nc_sid=ae5e01&_nc_ohc=r3D77RQVlCQAX8wVJy0&_nc_ht=scontent-ssn1-1.xx&oh=0d5852afa2dfc7c90774646d9439dee0&oe=5EFEDF47 배경지식 https://nlpinkorean.github.io/illustrated-transformer/ 헝가리안 알고리즘 : https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=ehddml1229&logNo=220984824462&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F 설명 이번에 페이스북AI에서 제안하는 DE:TR 모델은 기존 Object Detection의 프레임과는…
EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection
Mingxing Tan, Ruoming Pang, Quoc V. Le 1. EfficientDet 은 “EfficientNet : Improbing Accuracy and Efficiency through AutoML and Model Scaling” 의 저자들이 속한 Google…
Underwater Image Super-Resolution using Deep Residual Multipliers
향후 새로운 연구를 할 때도 혹시나 도움이 될 겸 ICRA에 올라온 논문 한편을 가져와봤습니다. Introduction 해당 논문의 주제는 GAN을 통하여 고화질의 해저 영상을 만들자는 내용입니다.수중…
[ICCV2019]Human uncertainty makes classification more robust
이 논문은 인간의 불확실성을 담은 데이터의 효용성에 대해 다루었다. 보면서 Knowledge Distillation(모델증류) 기법이 떠올랐는데, 논문에서는 모델 증류기법은 soft label을 위해 network를 사용하기 때문에 확실한 기준이…
[arXiv 2019] Combination of Multiple Global Descriptors for Image Retrieval
네이버에서 주최하는 Mapping & Localization challenge에 참여하여 서베이를 하던 도중 이 논문에 대해 알게되었습니다. 당시에는 image retrieval 이라는 task를 처음 시도하였기에 전체적인 틀 잡기에 급급하여…
[CVPR] Deep Residual Learning for Image Recognition
ResNet은 레이어를 깊게 쌓을때, 레이어의 층의 깊이 때문에 발생하는 gradient vanishing/exploding 로 인해 역전파가 제대로 진행되지않아 학습 성능을 떨어뜨리는 경우를 완화하는 Shortcut(Skip) connection방법을 적용하여 VGG-16(19)보다…
[2020.ICRA] 첫 국제학회 참관기
안녕하세요. 세종 RCV 한대찬 입니다. ICRA2020 에 Domain Adaptation 관련 논문이 Accept이 되고, 코로나로 인한 온라인 학회에 동영상까지 제출한 후 github 용 코드 정리를 하며…
[ECCV 2014]Microsoft COCO: Common Objects in Context
MS coco는 object detection, Stuff segmentation, Panoptic segmentation, Keypoint detection task(각 task에 대한 예시 그림은 Append idx 참고.)에 대한 챌린지를 2015년 데이터 셋을 퍼블리싱 한…
[NIPS2017] Attention Is All You Need
논문: Attention Is All You Need Facebook AI Research에서 DETR: End-to-End Object Detection with Transformers 논문[1], 블로그[2], 코드[3]를 동시에 공개하면서 attention 혹은 Transformer라는 방법에 대해…
[IEEE] Discriminative Frequent Pattern Analysis for Effective
1. Frequent 패턴이 분류문제에서 더 효과적인 이유는 무엇일까? 저자는 논문에서 Frequent 패턴이 single feature와 비교해 분류문제에 있어 더 유용한 이유를 설명하고 실험을 통해 나타낸다. Frequent…
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