[카테고리:] X-Review
Paper, Conference, Seminar, API, Code, Dataset 등의 리뷰를 담을 예정입니다.
[arXiv] Range Conditioned Dilated Convolutions for Scale Invariant 3D Object Detection
논문: Range Conditioned Dilated Convolutions for Scale Invariant 3D Object Detection Waymo에서 CVPR2020을 앞두고 challenge[1]를 하는 것을 익히 알고 있을 겁니다. 또한 저희 연구실에서도 Waymo에서…
[arXiv]HDD-Net: Hybrid Detector Descriptor with Mutual Interactive Learning
위치 인식을 하기 [위해 영상의 local descriptor를 추출하는 것은 매우 중요한 부분이다. 따라서 R2D2[1], D2-Net[2[,DELF[3] 등 관련 논문들이 많이 나왔다. 이전 논문들을 통해 나온 가장…
[ICIP 2020] Noise-sampling cross entropy loss: Improving disparity regression via cost volume aware regularizer
1. Related work 이번 주에 설명드릴 논문은 disparity를 구할 때 적용하는 loss 를 제안한 논문입니다. 논문이 제안한 내용을 설명드리기에 앞서 간단한 배경지식을 설명드리고자합니다. 이전에 stereo…
Feature Pyramid Networks for Object Detection
Tsung-Yi Lin1,2, Piotr Dollar´ 1 , Ross Girshick1 , Kaiming He1 , Bharath Hariharan1 , and Serge Belongie2 1Facebook AI Research (FAIR) 2Cornell University and…
[ELSEVIER-Pattern Recognition]Underwater scene prior inspired deep underwater image and video enhancement
https://github.com/saeed-anwar/UWCNN https://li-chongyi.github.io/proj_underwater_image_synthesis.html Introduction 수중에서 촬영된 이미지나 비디오의 visual quality나 딥러닝기반 pattern recognition, object detection, key feature extraction모델에적용하였을 때의 성능은 기대에 미치지 못한다. 그 이유는 대부분의…
Multi View Geometry study_2
Ideal points and the line at infinity어떤 point 의 제일 마지막 좌표 가 0이 될 경우에, 우리는 이 point를 ideal point 또는 point at infinity라고…
[CVPR 2019] NM-Net: Mining Reliable Neighbors for Robust Feature Correspondences
최근에 naver localization & map challenge에 참가해 visual localization 문제를 풀면서 feature correspondence에 관심이 생기던 중 NM-net을 보게되어 리뷰를 하게 되었습니다. 이 논문의 핵심 아이디어는…
Adapted Center and Scale Prediction: More Stable and More Accurate
Abstract 기존 CSP 논문을 개선한 논문이다. 해당 논문에서 주장하는 contributions은 다음과 같다. CSP의 robustness를 향상시키고, 학습을 더 쉽게 만들었다. Compressing width라고 하는 새로운 width 예측…
[arXiv2015]Loss Functions for Image Restoration with Neural Networks
Index Terms—Image Processing, Image Restoration, Neural Networks, Loss Functions. Loss들의 특징을 찾아보다 알게되었음. 논문 링크INTRODUCTION neural networks가 computer vision과 image processing 분야에서 사용되면서 많은 연구자들은…
[arXiv 2020] ResNeSt: Split-Attention Networks
Zhang, H., Wu, C., Zhang, Z., Zhu, Y., Zhang, Z., Lin, H., … & Li, M. (2020). ResNeSt: Split-Attention Networks. arXiv preprint arXiv:2004.08955. git : https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt…
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