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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,…

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…

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…

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….

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…

안녕하세요, 스물네 번째 X-Review입니다. 이번 논문은 2021년도 3DV에게재된 RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching 논문으로 Optical flow 방법론인 RAFT의 stereo matching 버전입니다. 그럼…

안녕하세요 정의철 연구원입니다. 제가 이번에 리뷰할 논문은 ‘ Deep Batch active Learning by Diverse, Uncertain Gradient Lower Bounds’입니다. 이 논문에서는 Batch active Learning에 대한 새로운…

안녕하세요, 이번에는 6D pose estimation의 방법론에 대한 논문입니다. Nvidia의 최근 연구 방향을 살펴보고자 알아보던 중에 내용이 흥미로워 읽게 되었습니다. 결국 large-scale의 데이터를 사용하여 novel object에…

[ Projet, Paper, Code ] 이번 논문 리뷰로 오랜만에 diffusion model을 들고 왔습니다. 기존 diffusion model들이 관행처럼 사용해오던 U-Net 구조의 backbone을 transformer로 나이브하게 변경한 논문입니다….