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Paper Review

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[RA-L 2024]Uncertainty-Aware Suction Grasping for Cluttered Scenes

제가 이번에 리뷰할 논문도 로봇의 파지를 위한 인식연구로, 해당 내용은 사람처럼 쥐는 방식으로 물체를 잡는 게 아닌, 흡입 방식으로 물체를 파지하는 경우를 위한 연구입니다. 각…

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[NeurIPS 2020] FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

안녕하세요, 허재연입니다. 오늘 다룬 논문은 2020년에 Google Research에서 NeurIPS에 게재한 논문으로, FixMatch라는 대표적인 Semi-Supervised Learning 방법론 중 하나 입니다. 지금껏 Active Learning이나 Self-Supervised Learning 계열…

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[CVPR 2023] DeepSolo: Let Transformer Decoder with Explicit Points Solo for Text Spotting

안녕하세요, 마흔일곱 번째 X-Review입니다. 이번 논문은 2023년도 CVPR에 게재된 DeepSolo: Let Transformer Decoder with Explicit Points Solo for Text Spotting 논문입니다. 바로 시작하도록 하겠습니다. 🦍…

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[ECCV 2024] SegPoint: Segment Any Point Cloud via Large Language Model

안녕하세요, 마흔 다섯번째 x-review 입니다. 엄청 오랜만에 엑스리뷰를 쓰는 것 같은데요, 이번 논문은 2024년도 ECCV에 게재된 SegPoint: Segment Any Point Cloud via Large Language Model입니다….

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[ICCV 2021] Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers

안녕하세요, 허재연입니다. 오늘 리뷰 할 논문은 Facebook AI Research에서 2021년 ICCV에 게재한 논문으로 DINO라는 Self-Supervised Learning 방법을 제안한 논문입니다. DINOv2라는 방법론을 공부해 볼 예정이기에 먼저…

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[CVPR 2023] Towards Unified Scene Text Spotting based on Sequence Generation

안녕하세요, 마흔여섯 번째 X-Review입니다. 이번 논문은 2023년도 CVPR에 게재된 Towards Unified Scene Text Spotting based on Sequence Generation 논문입니다. 바로 시작하도록 하겠습니다. 🦭 1. Introduction…

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[NeurIPS 2024]Fine-Tuning is Fine if Calibrated

사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 최적화하는 파인 튜닝(fine-tuning)은, 사전 학습에 사용된 정보를 손실하는 catastrophic forgetting 문제가 있다고 알려져 있습니다. 그러나 본 논문에서는 다른 관점을…

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[AAAI 2024] Exploiting Auxiliary Caption for Video Grounding

안녕하세요, 이번 주 X-Review에는 24년도 AAAI에 게재된 논문 <Exploiting Auxiliary Caption for Video Grounding>을 소개해드리겠습니다. 비디오 도메인의 Video Grounding task를 수행하며, 중국 북경대의 연구 결과지만…

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[ICLR 2024] Active Test-Time Adaptation: Theoretical Analyses and An Algorithm

오늘 리뷰할 논문은 Test-Time Adaptation과 Active Learning 을 결합한 Active Test-Time Adaptation (ATTA) 라는 분야를새롭게 제안한 논문입니다. 본 논문에서는 앞서 활발히 연구되고 있는 Test-Time Adaptation…

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[ECCV 2024 Oral] CAT-SAM: Conditional Tuning for Few-Shot Adaptation of Segment Anything Model

이번 리뷰 논문은 CAT-SAM이라는 SAM의 지식을 유지하면서 특정 도메인에 효율적으로 적응시키는 기법을 소개한 논문입니다. RGB 특화된 태스크 외에도 비 RGB에서도 적응적인 결과를 보여주고 있습니다. 추가로…

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