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Paper Review
[CVPR 2017] VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection
이번주 리뷰는 포인트클라우드만을 사용하여 3D Detection을 수행하는 아주 유명한 방법론인 VoxelNet에 대해서 진행하겠습니다. 원래 PV-RCNN++를 다룰까 했지만 아직 Question mark가 해결 안되는 내용이 많아서 일단…
[CVPR 2021] Removing the Background by Adding the Background: Towards Background Robust Self-supervised Video Representation Learning
Before Review 이번에는 비디오 관련 논문이지만 Video Representation Learning을 다룬 논문을 읽게 됐습니다. 본래는 Weakly Supervised Temporal Action Localization 쪽을 계속 follow up 할 생각이었는…
[ICLR 2020] Deep Batch active Learning by Diverse, Uncertain Gradient Lower Bounds
이번에도 Active Leaning 관련 리뷰입니다. 저는 최근 몇 주동안 Active Learning 논문에 대해 리뷰를 작성하였습니다. Active Learning 이란 Unlabeled Data에서 사람이 반드시 라벨링을 해야하는 데이터를 찾는…
[ECCV 2020] SRFlow: Learning the Super-Resolution Space with Normalizing Flow
이번 논문은 Normalizing-flow를 이용한 Super resolution 방법론 입니다. 제가 요즘 Normalizing-flow(NF)에 많은 관심을 가지고 있다는 것을 연구실 내 몇몇 분들은 알고 있으실 겁니다. 근데 어쩌다가…
YouTube-8M: A Large-Scale Video Classification Benchmark
이번에는 video classification 관련 데이터셋 논문을 들고왔습니다. 사실 muses라는 데이터셋을 공개한 “Multi-Shot Temporal Event Localization: A Benchmark”을 읽기로 되어있었는데, 이 논문이 성격도 비슷하면서 저에게 필요한…
[ICCV 2021] SPG: Unsupervised Domain Adaptation for 3D Object Detection via Semantic Point Generation
읽기 전에 이번에 리뷰할 논문은 Unsupervised Domain Adaptation for 3D Object Detection 입니다. 해당 논문을 읽게된 계기는 3D Detection에서는 Domain Adaptation이 없을까? 라는 궁금증에서 였으며,…
A ConvNet for the 2020s
이번 논문은… 논문이 나온지 일주일도 안된 따끈따끈한 논문입니다. 김지원연구원님이 추천해줘서 읽게 됐는데, 매우매우 좋은 실험과 분석이 담긴 논문이라서 너무 재밌게 읽었습니다. 좋은 내용을 온전히 담아보고자…
[ACMMM 2007] Practical Elimination of Near-Duplicates from Web Video Search
겨울방학 동안 매주 Video Retrieval 관련 논문 리뷰 하기…! 첫번째 게시글 입니다. 해당 분야에서 자주 보이는 Visual-centeric 한 dataset 인, CC_WEB_VIDEO 에 대한 논문을 리뷰하겠습니다….
[AAAI 2022]Active Learning for Domain Adaptation: An Energy-based Approach
요약 해당 논문은 Energy-based Learning 방법을 이용하여 Active DA(domain adaptation) 다루기 위한 논문이다. 용어 정리 Active domain adaptation (Active DA)[1]의 세미나에서 active learning과 domain adaptation…
보호된 글: [CVPR2022 PeerReview] Open Challenges in Deep Stereo: the Booster Dataset
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