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Paper Review
[ICCV 2019]FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection
이번에 들고온 논문은 앵커 프리 기반의 물체 검출 알고리즘 논문입니다. 처음으로 앵커 프리를 제안한 논문이며, 수 많은 default boxes를 가진 앵커 기반의 물체 검출이 가진…
[ECCV2020]Learning Stereo from Single Images
제가 다양한 논문을 리뷰하면서 혹은 제가 실험한 결과를 보여드리는 것을 통해 Stereo 를 입력으로하는 Network의 성능이 단일 영상을 입력으로하는 것보다 Depth estimation 을 하는데 훨씬…
[ICCV 2022]Beyond Semantic to Instance Segmentation: Weakly-Supervised Instance Segmentation via Semantic Knowledge Transfer and Self-Refinement
Intro Image segmenatation은 각 object 영역을 구별하면서 이미지에서 object가 차지하는 영역을 예측하는 instance segmentation과 이미지의 각 픽셀을 (일반적으로 사전정의된) 카테고리로 분류하는 semantic segmentation으로 나뉜다. 한편…
[ICCV2021] Revealing the Reciprocal Relations between Self-Supervised Stereo and Monocular Depth Estimation
오늘 리뷰할 논문은 ICCV 2021년에 게재된 ‘Revealing the Reciprocal Relations between Self-Supervised Stereo and Monocular Depth Estimation’ 이라는 논문입니다. 여태까지와 마찬가지로 Self-supervised monocular depth estimation에…
[CVPR2022] Multi-Frame Self-Supervised Depth with Transformers
모든 실험을 말아먹고 있는 요즘… 저에게 마음 속 친구와 같은 Vitor의 논문을 리뷰하고자합니다. 보다보면 Monocular depth 쪽에서는 Toyota가 매우 연구를 잘하고 있는 것 같습니다. 꾸준히…
[NeurIPS2021] Meta-learning Sparse Implicit Neural Representations
Abstract coordinate-based neural representations 라고도 불리는 Implicit neural representations(INRs)은 signal representation 연구로, 기존 signal representation은 signal values를 좌표계인 voxel이나 pixels 기반으로 나타냈다면 INR은 연속된 정보인…
[CVPR 2020] DSGN: Deep Stereo Geometry Network for 3D Object Detection
이번 리뷰 논문은 오랜만에 KITTI를 타겟으로한 3차원 물체 검출 방법론를 다룹니다. 해당 논문은 처음으로 end-to-end로 진행되는 3차원 물체 검출을 제안한 논문입니다. 해당 방법론의 재밌는 포인트는…
[NeurIPS2018] Neighbourhood Consensus Networks
이번에 소개드릴 논문은 2018 NeurIPS에 나온 논문으로 꽤나 옛날 논문을 가져와봤습니다. 해당 논문은 Image matching 분야로 두 영상 간에 대응점을 잘 뽑아보자는 논문입니다. 최근에 Image…
DG survey paper – part one
논문 링크:Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization [Link] What is Domain generalization(DG)? DG의 목적은 하나 혹은 다수의 도메인을 포함하는 학습 데이터로 학습한…
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