[카테고리:] Paper
Paper Review
[CVPR 2021] Action Unit Memory Network for Weakly Supervised Temporal Action Localization
Before Review 이번에도 Weakly supervised temporal localization 논문으로 준비를 했습니다. LSTM을 공부할 때 접했던 개념인 memory 개념을 Weakly supervised temporal action localization에 처음으로 도입한 논문이라고…
[ICCV2021] Is Pseudo-Lidar needed for Monocular 3D Object detection?
안녕하세요 한대찬 연구원입니다. 이번에 가져온 논문은 Monocular 3D object detection 관련 논문입니다. 저는 지속적으로 Self-supervised monocular depth estimation과 관련된 논문을 서베이와 연구를 진행하고 있습니다. 제가…
[AAAI 2021] Enhancing Unsupervised Video Representation Learning by Decoupling the Scene and the Motion
오늘 리뷰할 논문은 AAAI 2021에 accept된 “Enhancing Unsupervised Video Representation Learning by Decoupling the Scene and the Motion” 이라는 논문 입니다. 최근 video representation을 목적으로한…
Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning
요약self-supervised image representation learning 을 위한 새로운 접근법으로 제안하는 Bootstrap Your Own Latent (BYOL) 를 소개하는 논문이다. Neural Information Processing Systems에 2020년 공개된 논문으로 당시에…
Visual Attention Network
이번에 리뷰할 논문은 나온지 열흘 조금 넘은 따끈따끈한 backbone 논문입니다. 백본 분야 논문을 자주 읽고 리뷰하다보니 자꾸 익숙한 분야로 리뷰가 손이 가네요.. 다양한 분야의 논문을…
[2021 3DV]Self-Supervised Monocular Scene Decomposition and Depth Estimation
이번에 소개드릴 논문은 역시나 Self-supervised monocular depth estimation 관련 논문입니다. 최근까지 나온 논문들을 뿌셔보자 주의로 가장 최근 열린 3DV의 논문을 탐구하고 있습니다. 이 논문은 self-supervised…
[CVPR 2021] FFB6D: A Full Flow Bidirectional Fusion Network for 6D Pose Estimation
이번에 제가 리뷰할 논문은 2021 CVPR 페이퍼로 6DoF Pose Estimation 관련 논문입니다. 6DoF Pose Estimation에서 가장 유명한 챌린지인 BOP챌린지 LineMOD에서 SOTA를 달성한 방법론입니다. LineMOD는 6DoF에서…
[BMVC2021]2.5D-VoteNet: Depth Map based 3D Object Detection for Real-Time Applications
Backgoround 이번 논문은 실내 기반 3D object detection 논문입니다. 이전 논문 리뷰로 실외(e.g. KITTI)에서의 3D object detection을 소개 드린 적이 있습니다. 아시는 연구원분들은 아시겠지만, 실내와…
[ICCV 2017] SSD-6D: Making RGB-Based 3D Detection and 6D Pose Estimation Great Again
이번에 제가 리뷰할 논문은 2017년 ICCV에 나온 논문으로 SSD-6D라고 불립니다. 제목에서 보시면 아시겠지만, 해당논문은 2D 객체검출분야에서 많이 사용되는 SSD아키텍쳐를 응용해서 6D Pose Estimation에 활용한 논문입니다….
Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers
요약 본 논문은 Vision Transformers의 특성을 self-supervised 학습 방식을 통해 보이며, 최종적으로 그들이 제안하는 새로운 self-supervised method인 self-distillation with no labels(DINO)를 소개하는 논문입니다. introduction 본…
최신 댓글