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Paper Review
Rethinking Data Augmentation for Image Super-resolution: A Comprehensive Analysis and a New Strategy
Jaejun Yoo, Namhyuk Ahn , Kyung-Ah Sohn 저번주 리뷰:[ http://server.rcv.sejong.ac.kr:8080/wp-admin/post.php?post=5370&action=edit ] [들어가는 글] 안녕하세요 제가 이번에 개인 프로젝트로 ocr을 진행하게 되어 이와 관련된 분야에 관심이…
[arXiv] Unifying Deep Local and Global Features for Image Search
Bingyi Cao , Andre Araujo, Jack Sim Google Research, USA 이 논문은 DELF 를 이어 낸 Google 의 Image Retrieval을 위한 Feature 논문입니다. 기존 DELF…
[CVPR 2016] Structure-from-Motion Revisited
Git : https://colmap.github.io/ [COLMAP] 이번 리뷰는 이전부터 공부를 하고 싶은 Structure-from-Motion(이하 SfM) 관련 논문을 담기로 결정했습니다. SfM 관련 논문 중 해당 논문으로 결정하게된 계기는 자신의…
[ICCV 2019]Scale-Aware Trident Networks for Object Detection
Object detection에서 scale variation 중요한 문제이다. 이 논문에서는 receptive fields가 scale variation에 미치는 영향을 나타냈다. 또한 실험 결과를 통해 Trident network라는 방법을 제안한다. Trident network는…
[arXiv 17] Focal Loss for Dense Object Detection
Object detection 에 대한 network를 학습시키다보면 주로 한 장의 영상에서 bounding box 후보로는 1000개 ~ 100,000개가 나오지만 이중에 object는 얼마 없는 것을 알 수 있을…
[ECCV16] LIFT: Learned Invariant Feature Transform
논문: LIFT: Learned Invariant Feature Transform포스터: ECCV2016-S-4A-08 이미지에서 특징점을 검출하는 전통적인 Hand-craft 방법으로는 SIFT[1]가 가장 영향력(2020년 5월 1일 기준 56k 인용)을 많이 주고 있고, SIFT는…
Center and Scale Prediction: A Box-free Approach for Pedestrian and Face Detection
기존의 anchor box based prediction과 달리 straightforward center와 scaled prediction 방식을 제안하는 논문이다. 즉 box, anchor free이며, 바운딩 박스를 예측하는것이 아니라 물체의 offset, scale, center…
[ICCV2019]On the Design of Black-box Adversarial Examples by Leveraging Gradient-free Optimization and Operator Splitting Method
Abstract강인한 machine Learning은 매우 중요한 토픽이다. 강인한 machine Learning을 위한 연구분야 중 하나인 black-box adversarial attacks 는 모델의 setting이나 query의 복잡성 때문에 제한되는 부분이 많다.이…
[NIPS 2017] Unsupervised Image-to-Image Translation Networks
이번에 소개드릴 논문은 NIPS 2017에 발표 되었던 Unsupervised Image-to-Image Translation Networks (UNIT) 입니다. 제안하는 network의 목적은 서로 다른 두 도메인의 unpaired한 영상, 즉 unsupervised 하게…
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
https://arxiv.org/abs/2004.10934 Abstract CNN의 정확도를 높이기 위한 많은 방법들이 존재한다. 이러한 방법들 중 일부는 특정 모델 혹은 특정 데이터셋에서만 잘 작동하는 반면에 Batch Norm이나 Residual connection과…
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