[카테고리:] X-Review
Paper, Conference, Seminar, API, Code, Dataset 등의 리뷰를 담을 예정입니다.
[IJCV 2022] DnS: Distill-and-Select for Efficient and Accurate Video Indexing and Retrieval
간만에 리뷰할 논문은 “DnS: Distill-and-Select for Efficient and Accurate Video Indexing and Retrieval” 라는 논문으로, CBVR에서 유명한 방법론인 ViSiL의 저자가 투고한 논문입니다. 저희가 논문을 준비하던…
[ICCV 2019]FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection
이번에 들고온 논문은 앵커 프리 기반의 물체 검출 알고리즘 논문입니다. 처음으로 앵커 프리를 제안한 논문이며, 수 많은 default boxes를 가진 앵커 기반의 물체 검출이 가진…
[ECCV2020]Learning Stereo from Single Images
제가 다양한 논문을 리뷰하면서 혹은 제가 실험한 결과를 보여드리는 것을 통해 Stereo 를 입력으로하는 Network의 성능이 단일 영상을 입력으로하는 것보다 Depth estimation 을 하는데 훨씬…
[ICCV 2022]Beyond Semantic to Instance Segmentation: Weakly-Supervised Instance Segmentation via Semantic Knowledge Transfer and Self-Refinement
Intro Image segmenatation은 각 object 영역을 구별하면서 이미지에서 object가 차지하는 영역을 예측하는 instance segmentation과 이미지의 각 픽셀을 (일반적으로 사전정의된) 카테고리로 분류하는 semantic segmentation으로 나뉜다. 한편…
[ICCV 2021] Self-supervised Product Quantization for Deep Unsupervised Image Retrieval
저는 이번에 KCCV 포스터에서 알게된 논문을 리뷰해보려고 합니다. 포스터에서 저자의 말을 들으면서 읭? 하는 부분이 다소 있었는데요. 그 궁금증을 해소하고자 이렇게 논문을 읽게되었습니다. [ICCV 2021]…
보호된 글: [KIMST] 어텐션 적용 YOLOv4 기반 SAR 영상 표적 탐지 및 인식
보호하고 있는 글이라서 요약이 없습니다.
[ICCV2021] Revealing the Reciprocal Relations between Self-Supervised Stereo and Monocular Depth Estimation
오늘 리뷰할 논문은 ICCV 2021년에 게재된 ‘Revealing the Reciprocal Relations between Self-Supervised Stereo and Monocular Depth Estimation’ 이라는 논문입니다. 여태까지와 마찬가지로 Self-supervised monocular depth estimation에…
[CVPR2022] Multi-Frame Self-Supervised Depth with Transformers
모든 실험을 말아먹고 있는 요즘… 저에게 마음 속 친구와 같은 Vitor의 논문을 리뷰하고자합니다. 보다보면 Monocular depth 쪽에서는 Toyota가 매우 연구를 잘하고 있는 것 같습니다. 꾸준히…
[CVPR2022] Stereo Depth from Events Cameras: Concentrate and Focus on the Future
해당 논문은 CVPR2022에 통과된 논문이며 이번 KCCV2022에서 포스터로 보게 되어 읽게 된 논문입니다. 아마 당분간 x-riview는 kccv에서 봤던 논문들 위주로 작성될 것 같습니다. Intro 해당…
[NeurIPS2021] Meta-learning Sparse Implicit Neural Representations
Abstract coordinate-based neural representations 라고도 불리는 Implicit neural representations(INRs)은 signal representation 연구로, 기존 signal representation은 signal values를 좌표계인 voxel이나 pixels 기반으로 나타냈다면 INR은 연속된 정보인…
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