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Paper Review
[CVPR 2020] Joint Filtering of Intensity Images and Neuromorphic Events for High-Resolution Noise-Robust Imaging
이번 논문은 이벤트 카메라와 RGB(=frame=standard) 카메라 간 동일한 시점을 가질 수 있는 큐브 빔스플리트 시스템 구성과 이로 촬영된 데이터 셋을 제안하며, 저화질과 노이즈가 많은 이벤트…
DASO: Distribution-Aware Semantics-Oriented Pseudo-label for Imbalanced Semi-Supervised Learning
논문 요약 잘 가공된 labeled data와 unlabeled data는 분포차이(class distribution mismatch)나 편향(class imbalance)가 존재할 수 있다. 본 논문은 이러한 real-world application에서 발생할 수 있는 문제에…
[Pattern Recognition] A multi-embedding neural model for incident video retrieval
오늘 소개 드릴 논문은 Pattern Recognition이라는 저널에 publish된 “A multi-embedding neural model for incident video retrieval” 이라는 paper 입니다. 가장 최근에 Q1 저널에서 나온 video…
[ICCV2021] Excavating the Potential Capacity of Self-Supervised Monocular Depth Estimation
오랜만에 Self-Supervised monocular depth estimation 논문으로 돌아왔습니다. CVPR과 RAL 작성시에는 못찾았었던 논문이라 혹시나 저희가 성능 비교를 못했나 해서 보았지만 큰 문제는 없는 것 같지만… contribution에…
[CVPR2022](oral) Learned Queries for Efficient Local Attention
이번에 소개드릴 논문은 지난번 튜토리얼 때 설명드린 2번째 논문입니다. CVPR oral paper이며 기존의 transformer랑은 살짝쿵 다른 분야입니다. Intro 먼저 해당 논문의 인트로는 매우 진부?하게 흘러갑니다….
[ICLR 2020]Reinforced active learning for image segmentation
본 논문은 Reinforce learning 기반으로 sematic segmentatio을 위한 active learning을 진행하기 위한 방법론 이다. Semantic segmentation은 ground truth를 생성하기 위해 많은 cost가 발생하는 task 중…
[CVPR 2021] CoLA: Weakly-Supervised Temporal Action Localization with Snippet Contrastive Learning
Before Review 이번 논문 리뷰는 이전 조원 연구원이 리뷰 했던 CoLA 라고 하는 논문을 리뷰하게 되었습니다. Weakly Supervised Temporal Action Localization 분야에서 처음으로 Contrastive Learning…
[CVPR2022 Oral] Surface Representation for Point Clouds
이번 리뷰 논문은 CVPR 2022 oral 페이퍼인 RepSurf에 대해 다루고자 합니다. 해당 논문은 point cloud에 대한 새로운 표현 기법을 제안하며 이를 통해 대부분의 포인트 클라우드…
[ICML 2020] Test-Time Training with Self-Supervision for Generalization under Distribution Shifts
저는 이번에 다크데이터 과제를 위해 읽어본 논문입니다. test time에서 모델을 업데이트한다는 컨셉으로, 최근 CVPR 2022에서도 이와 비슷한 컨셉으로 self-supervised learning 방법론이 게재되어 다음 리뷰는 그…
[ICCV2019]Learning with Average Precision: Training Image Retrieval with a Listwise Loss
Abstract 최근 deeplearning 기반의 방법론을 이용하는 방식이 전통적인 기법을 크게 능가하고있다. 그러나 기존의 ranking-tailored loss 함수를 이용하는 방식은 mAP를 최적화하는 방식이 아니라는 이론적 한계와, 상당한…
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