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From R-CNN to Faster R-CNN

이번 Badge 교육의 일환인 Faster R-CNN의 구현을 위해 R-CNN 계열의 논문들을 읽어보게 되었고, 논문들의 연결성에 집중하여 요약해보도록 하겠습니다. R-CNN 하나의 이미지 input이 들어오면 selective search(이하…

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[CVPR2019] : Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression

최근에 object detection 공부를 주로 하고 있어서 해당 주제에 논문을 찾아보던 중에 간단하면서 흥미로운 논문을 발견하여 리뷰하게 되었습니다. Introduction 다양한 Object Detection task에서 Bounding Box…

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[CVPR2019] Generating 3D Adversarial Point Clouds

논문: Generating 3D Adversarial Point Clouds 우리는 항상 사용하는 데이터, 수집하는 데이터가 우리가 원하는 정보를 정확하게 담고 있다는 것을 가정하고 feature를 추출하여 여러가지 task를 수행하고…

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[ICCV 2007] Total Recall: Automatic Query Expansion with a Generative Feature Model for Object Retrieval

주로 image retrieval 을 처음 공부할 때, bag-of-visual-word 라는 방법으로 입문을 하고 합니다. BOVW 방법은 영상에서 local descriptor 를 추출하고 이를 대표하는 단어를 골라 사전을…

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[ICCV 2019] Fine-Grained Segmentation Networks: Self-Supervised Segmentation for Improved Long-Term Visual Localization

[그림 1] Localization에서 사용되는 segmentation을 맨 오른쪽 처럼 정의한다. Localization task에서 영상에 일관성있는 특징을 주기 위해서 Segmentation mask를 활용하는 방법들을 자주 이요한다. 하지만 기존 방법론들은…

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A Flexible New Technique for Camera Calibration

Zhengyou Zhang Basic Equations Single plane(calibration board가 있는 plane)을 찍어 획득한 영상들을 이용하여 intrinsic parameters 에 Basic constraints 를 부가한다! Notation Homography 캘판이 놓인 곳을…

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Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information

Heiko Hirschmu¨ller SGM은 지역 기반 매칭 방법을 이용하여 지원점을 추출하기 위한 초기 매칭 비 용(Initial Cost)을 구하고, 각각의 방향에 대한 경로 비용(Path Cost)을 누적하는 방식을…

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[CVPR2020]SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks

이 논문은 SIFT + BF matching 와같이 두 영상의 local descriptor 끼리 유사한 것들끼리 묶고 불필요한 feature 들은 제거하는 알고리즘을 DNN 방식으로 하는 것을 제안합니다….

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[<작성 중> CVPR 2019] Learning with Average Precision: Training Image Retrieval with a Listwise Loss

작성 중 이번에 리뷰할 논문은 CVPR 2020 Workshop: Long-Term Visual Localization, Visual Odometry and Geometric and Learning-based SLAM에서 Autonomous Vehicle Challenge 1등을 쟁취한 Naver Labs의…

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Thermal Object Detection using Domain Adaptation through Style Consistency

해당 논문을 이해하기 위해서는 Multi_style GAN(MS-GAN)에 대해서 알아야한다. https://openaccess.thecvf.com/content_ECCVW_2018/papers/11132/Zhang_Multi-style_Generative_Network_for_Real-time_Transfer_ECCVW_2018_paper.pdf MS-GAN에 대해서 설명하자면, Style이 되는 이미지와 content가 되는 이미지를 입력으로 넣으면 CoMatch라는 것을 통해서 content 이미지에…

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