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Paper Review
[CVPR 2022] Attention Concatenation Volume for Accurate and Efficient Stereo Matching
안녕하세요, 스물다섯 번째 X-Review입니다. 이번 논문은 2022년도 CVPR에게재된 Attention Concatenation Volume for Accurate and Efficient 논문입니다. 그럼 바로 리뷰 시작하겠습니다. 👾 1. Introduction Stereo matching은…
[CVPR 2019] PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds
안녕하세요, 스물 네 번째 x-review 입니다. 이번 논문은 2019년도 CVPR에 게재된 PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds 입니다. 원래 읽으려했던 논문이 따로 있었는데, 그…
[ECCV 2022] PT4AL: Using Self-Supervised Pretext Tasks for Active Learning
안녕하세요 정의철 연구원입니다. 이번에 제가 리뷰할 논문은 ‘PT4AL: Using Self-Supervised Pretext Tasks for Active Learning’이고 액티브 러닝 방법론에 대한 논문입니다. 그럼 바로 리뷰 시작하겠습니다. 1.Introduction…
[RA-L 2023] i2c-net: Using Instance-Level Neural Networks for Monocular Category Level 6D Pose Estimation
안녕하세요, 오늘은 기존의 제안서 작성을 위한 방향성을 instance-level 6D pose estimation이 아닌 category-level 6D pose estimation으로 가게 되어 이번 논문을 리뷰하게 되었습니다. (최근에 이승현 연구원님께서…
[ICCV 2019] Active Learning for Deep Detection Neural Networks
Object Detection을 위한 Active Learning 을 수행한 초창기 논문에 대해 리뷰해보려고 합니다. Active Learning이라는 연구에서는 대부분이 Classification 위주로 진행되고 있습니다. 그러나 실제 산업계에서는 Classification 보단,…
[CVPR2024] DepthAnything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data
이번에 소개 드릴 논문은 DepthAnything이라는 논문입니다. 논문 및 코드가 공개된지는 몇개월 됐지만 지난 2월 26일날에 CVPR accept list가 공개되면서 본 논문도 CVPR2024에 게재된 것이 확인됐네요….
[NIPS 2023w] An Information-Theoretic Understanding of Maximum Manifold Capacity Representations
이 논문의 주요 키워드 Representation Learning Self-supervised Learning 이 논문을 깊게 이해하려면 다음 지식이 필요합니다. MMCR에 대한 이해 (MMCR 리뷰) Self-supervised representation learning에 대한 이해…
[CVPR 2024] YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection
안녕하세요. 이번 리뷰는 YOLO (You Only Look Once)를 베이스로 한 Open-Vocabulary Object Detection (통칭 OVD) 연구입니다. Arxiv에 며칠 전까지 수정된 따끈따끈한 논문이네요. 지난 리뷰에서 새로운…
[ICCV 2021] MDETR – Modulated Detection for End-to-End Multi-Modal Understanding
안녕하세요. 논문 리비전 이후 몇몇 업무들을 마친 이후, 한숨을 돌리고 3월 석사의 시작과 동시에 관심 분야의 OWOD에 대한 이해를 위한 논문 읽기에 열을 올릴 예정입니다….
[PR-L 2023] Jigsaw-ViT: Learning jigsaw puzzles in vision transformer
안녕하세요, 허재연입니다. 오늘은 Representation Learning 논문을 들고 왔습니다. 사실 representation learning이라 함은 pretext task나 adversarial learning, contrastive learning 등 사전학습을 거쳐서 모델이 데이터에 대한 일반적인…
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