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Paper Review
[ICCV 2023] ImGeoNet: Image-induced Geometry-aware Voxel Representation for Multi-view 3D Object Detection
안녕하세요, 스물 한 번째 x-review 입니다. 이번 논문은 2023년도 ICCV에 게재된 이미지 3D Object Detection 논문 입니다. 그럼 바로 리뷰 시작하겠습니다 ! 1. Introduction indoor 기반…
[IROS 2019] Large-scale 6D Object Pose estimation for Industrial Bin-Picking
안녕하세요, 이번에도 데이터셋 논문 리뷰입니다. 아마존에서 bin-picking 관련해서 챌린지 관련 논문으로 알고 봤는데 아닌 것 같네요. 다시 한 번 찾아봐야 할 것 같습니다. 이번 논문은…
[CVPR 2021 oral] Toward Open World Object Detection
이번 리뷰 논문은 Open World Object Detection (OWOD or OWD) 태스크에 관한 논문입니다. 처음으로 OWOD 태스크를 정의하고 벤치마크와 해결안을 제시한 논문이기도 합니다. 해당 논문을 읽게…
[NIPS 2018]How does batch normalization help optimization
안녕하세요 정의철입니다. 제가 이번에 리뷰할 논문은 ‘How does batch normalization help optimization’입니다. Batch Normalization(BatchNorm)은 신경망 학습에 있어서 더 빠르고 안정적인 훈련이 가능하게 만들어주었습니다. 하지만 BatchNorm이…
[ICLR 2022] Open-Vocabulary Object Detection via Vision and Language Knowledge Distillation
이 논문의 주요 키워드 Open-Vocabulary Object Detection Knowledge Distillation 이 논문을 깊게 이해하려면 다음 지식이 필요합니다. Multi-modal contrastive learning에 대한 이해 (CLIP 리뷰 파트 1,…
[ICML 2017] On Calibration of Modern Neural Networks
안녕하세요, 허재연입니다. 이번에는 model calibration을 다룬 논문을 들고 왔습니다. Active Learning의 confidence 관련 논문을 읽다 calibration 관련 이해가 필요하겠다 싶어 읽어본 논문인데, 인용 수도 많고(약…
[NeurIPS 2023] SAM-CLIP: Merging Vision Foundation Models towards Semantic and Spatial Understanding
이번 리뷰 논문은 세그멘테이션과 언어 모델에서 핫한 두 개의 파운데이션 모델 SAM과 CLIP을 하나의 모델로 병합하는 방법(model merging)을 제시하는 방법론에 해당합니다. 두 모델의 특징을 살리면서…
[TPAMI 2007] Stereo processing by Semi-Global matching and Mutual Information
안녕하세요, 스물한 번째 X-Review입니다. 이번 논문은 2007년도 TPAMI에게재된 Stereo processing by Semi-Global matching and Mutual Information 논문으로 딥러닝 기반이 아닌 전통적인 방식으로 stereo matching을 수행하는…
보호된 글: [RA-L UnderReview] FDENet: Fusion Depth Semantics and Edge-Attention Information for Multispectral Pedestrian Detection
보호하고 있는 글이라서 요약이 없습니다.
[ECCV 2020] End to End Object Detection with Transformers
Before Review 새해 맞이 첫 논문 리뷰는 DETR 입니다. 신년 세미나에서도 간단하게 연구 방향을 설명 드리긴 했지만, 다시 한번 말씀 드리자면 올해 해보고 싶은 연구…
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