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Paper Review
[NeurIPS 2023] Zero-shot Visual Relation Detection via Composite Visual Cues from Large Language Models
안녕하세요, 허재연입니다. 지난번에 이어서 OV-SGG 분야 논문을 가져왔습니다. SGG의 경우 일반적으로 <subject-predicate-object> triplet을 모두 잘 예측하고자 하는 흐름에 있는데(이를 Visual Relation Detection이라고도 합니다), 본 논문은…
[ACM 2022] Reading and Writing: Discriminative and Generative Modeling for Self-Supervised Text Recognition
안녕하세요 류지연입니다. TESTR과 DPText-DETR에 이어서 텍스트 인식 task에 집중하며 논문을 읽고 교육받고 있습니다. 당분간은 이와 관련해서 리뷰를 작성할 듯 싶습니다. 이번에는 Text Recognition만을 다룬 연구인…
[CVPR 2025] Completion as Enhancement: A Degradation-Aware Selective Image Guided Network for Depth Completion
안녕하세요, 66번째 x-review 입니다. 이번 논문은 CVPR 2025년도에 게재된 depth completion을 depth enhancement 관점에서 해결한 논문 입니다. 그럼 바로 리뷰 시작하겠습니다 ! 1. Introduction depth…
[ECCV 2022] DualPrompt: Complementary Prompting for Rehearsal-free Continual Learning
안녕하세요, 예순 한번째 X-Review입니다. 이번 논문은 2022년도 ECCV에 올라온 DualPrompt: Complementary Prompting for Rehearsal-free Continual Learning논문으로 prompt learning을 continual learning에 적용한 논문입니다. 바로 시작하도록 하겠습니다….
[CVPR 2024]YOLO-World:Real-Time Open-Vocabulary Object Detection
안녕하세요 이번에 첫번째 X-review를 작성하게된 안우현 이라고합니다. 제가 오늘 첫번재로 가져온 논문은 2024년 3월 CVPR에 게재된 Open Vocabulary Object Detection 분야의 최신 연구라고 볼 수…
[NeurIPS 2024] Scene Graph Generation with Role-Playing Large Language Models
안녕하세요, 허재연입니다. 오늘도 Open-Vocabualry Scene Graph Generation(OV-SGG) 논문을 들고 왔습니다. 기존 OV-SGG 방법론들이 scene-agnostic하게 text classifier를 적용시킨 방식에 대해 문제를 제기하고, LLM을 적극적으로 활용하여 주어진…
[AAAI 2023] DPText-DETR: Towards Better Scene Text Detection with Dynamic Points in Transformer
안녕하세요 류지연입니다. TESTR 논문 리뷰에 이어서 TESTR의 검출 성능을 개선한 DPText-DETR 논문에 대해 리뷰 진행해보도록 하겠습니다. 1. Introduction Text spotting은 OCR(문자 인식) task 중 하나로…
[CVPR 2025] Distilling Monocular Foundation Model for Fine-grained Depth Completion
안녕하세요, 65번째 x-review 입니다. 이번 논문은 CVPR 2025년도에 게재된 depth completion 논문으로 Monocular Depth estimation의 결과를 depth completion에 활용한 논문 입니다. 그럼 바로 리뷰 시작하겠습니다…
[CVPR 2025] Fast3R: Towards 3D Reconstruction of 1000+ Images in One Forward Pass
이번 리뷰 논문은 DUST3R이라는 dense feature matching 기법으로 획을 그은 DUST3R라는 연구의 2장 이상의 영상들로 재구성을 수행했을 때의 시간 문제를 해소하기 위해서 제안된 기법입니다. 해당…
[arXiv 2025] CLIP-UP: A Simple and Efficient Mixture-of-Experts CLIP Training Recipe
with Sparse Upcycling
with Sparse Upcycling에 댓글 4개
안녕하세요 이번에 리뷰할 논문은 2025년 Apple에서 발표한 논문으로 CLIP 모델에 Mixture-of-Experts(MoE)를 적용하여 다양한 실험을 통해 CLIP 모델 확장 과정에서 발생할 수 있는 문제점을 분석하고 새로운…
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