[카테고리:] X-Review
Paper, Conference, Seminar, API, Code, Dataset 등의 리뷰를 담을 예정입니다.
[CVPR2020] On Recognizing Texts of Arbitrary Shapes with 2D Self-Attention
안녕하세요. 열 한 번째 X-Review입니다. 금주 리뷰할 논문은 CVPR 2020에 게재된 <On Recognizing Texts of Arbitrary Shapes with 2D Self-Attention>입니다. 그럼 바로 리뷰 시작하겠습니다. ! 1….
[CVPR 2022] TransFusion: Robust LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection with Transformers
안녕하세요, 열한번째 x-review 입니다. 이번 논문은 CVPR 2022에 게재된 TransFusion으로 outdoor scene에서 RGB image와 point cloud를 fusion한 3D Object Deteciton 방법론 입니다. 그럼 바로 리뷰…
[IEEE Transactions] Cost-Effective Active Learning for Deep Image Classification
AAAI 2024 reference 작업 중 제가 실험하고 있는 방법과 비슷해보이는 연구가 있어 리뷰해보려고 합니다. 역시 항상 리뷰하던 Active Learning 에 대한 연구입니다. Title: Cost-Effective Active…
[CVPR 2023] Generative Bias for Robust Visual Question Answering
안녕하세요. 이번 리뷰도 VQA 논문인데요. 이전에 RUBi 방법론이 2019년도 방법론으로 꽤 이전의 논문이라 최신 방법론은 어떤식으로 debiasing하고 있지?라는 의문이 들어 리뷰하게 되었습니다. 그럼 리뷰 시작하겠습니다….
[ICCV workshop 2019] HomebrewedDB: RGB-D Dataset for 6D Pose Estimation of 3D Objects
안녕하세요. 이번에는 6D pose estimation을 수행하기 위한 방법론이 아닌 데이터셋 논문을 읽어봤습니다. 이번에 처음으로 데이터셋 논문을 읽으면서 느낀 것은 ‘시나리오 구상이 생각보다 쉽지 않다’라는 생각이…
[ICAI 2022] Contrastive Self-Supervised Learning: A Survey on Different Architectures
안녕하세요, 허재연입니다. self-supervised learning 중 contrastive learning을 기반으로 하는 방법이 널리 사용되고 있는데, 어떤 방법론이 많이 사용되는 방법인지, 각 장단점은 무엇인지 판단하기 쉽지 않아 관련…
[RAL 2022] E2EK: End-to-End Regression Network Based on Keypoint for 6D Pose Estimation
제가 이번에 리뷰 할 논문은 6D Pose Estimation에서 Keypoint를 추출하는 방법에 대한 논문입니다. Abstract 딥러닝 기반의 6D pose estimation은 바로 pose를 regression으로 예측하거나 2-stage 파이프라인을…
[KBS 2020] Knowledge based domain adaptation for semantic segmentation
안녕하세요,오늘도 늘 먹던 분야의 논문을 가지고 왔습니다. 다만 KBS 라고 하는 저널은 많은 분들이 처음 보실거라 생각이 드는데요,이는 Knowledge Based System (KBS) 라고 하는 저널입니다.Impact…
[ICML 2022] Understanding The Robustness in Vision Transformers
가끔 분석 논문을 읽는데 오늘도 분석 + 개선 논문입니다. 읽느라 되게 오래걸렸는데… 최대한 정리 잘 해서 작성해보겠습니다. Introduction 우리가 “트랜스포머”를 떠올리면 생각나는 몇가지 특징이 있습니다….
[CVPR2023] Lite-mono: A Lightweight CNN and Transformer Architecture for Self-Supervised Monocular Depth Estimation
이번에 소개드릴 논문은 Self-supervised monocular depth estimation task에서 모델의 architecture를 매우 경량화하여 모델 크기 대비 성능을 향상시킨 방법론에 대한 논문입니다. Intro Self-supervised monocular Depth Estimation(SDE)…
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