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Paper Review
[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…
Scale-aware Fast R-CNN for Pedestrian Detection
해당 논문은 보행자가 속하는 박스의 pixels의 scale에 따라 다른 경향성을 나타나는 feature를 사용해서 학습결과를 조금더 좋게 만들어 보자는 컨셉이다. 아래의 사진을 보면 육안으로 확인 가능하다….
Character Region Awareness for Text Detection
Youngmin Baek, Bado Lee, Dongyoon Han, Sangdoo Yun, and Hwalsuk Lee∗ Clova AI Research, NAVER Corp. Abstract 이전 논문들은 엄격한 word-level로 박스를 만드는 것이 때문에…
[CVPR2018] InLoc: Indoor Visual Localization with Dense Matching and View Synthesis
리뷰에 앞서 간단하게 해당 논문에 대해 소개하자면 large scale indoor dataset (InLoc)과 large scale indoor visual localization에 대해서도 제안을 했습니다. 이번 x-review로 InLoc을 결정한 이유는…
[ICCV 2019] Learning with Average Precision: Training Image Retrieval with a Listwise Loss
Image Retrieval Tesk를 하다보니 Triplet loss 외에 어떠한 loss가 최근 Metric learning으로 나오고 있나 싶어서 서칭하다 보니 작년 ICCV 에 R2D2 저자의 좋은 논문이 있어서…
Pedestrian Detection: The Elephant In The Room
실험부분에 대해서는 도표에 대한 설명이 주를 이루고있어 생략하고 있습니다. 본 논문을 읽으면서 도표를 이해하시는것을 추천하며 주말동안 도표에 따른 설명부분도 추가하겠습니다. https://arxiv.org/abs/2003.08799 Abstract 보행자은 매우 중요한…
PARTICULAR OBJECT RETRIEVAL WITH INTEGRAL MAX-POOLING OF CNN ACTIVATIONS (R-MAX)
논문 요약 : CNN을 통해 search와 re-ranking을 했다. (Oxford5k와 Paris6K datasets으로 검증) Main idea CNN을 통해서 multiple image region을 추론할때 re-feed 없이 encode한다. Max-pooling을 사용한다….
[TPAMI 2018] Fine-tuning CNN Image Retrieval with No Human Annotation
해당 논문은 CVPR 2019 workshop – Google Landmark Challenge 상위 수상작들 대부분이 사용한 방법을 제시한 논문입니다. 특히 trainable Pooling인 GeM(Generalize-mean Pooling)을 제안한 논문으로 한번쯤 정리하면…
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