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Paper Review
[ICCV2021] Robust Small-scale Pedestrian Detection with Cued Recall via Memory Learning
KAIST Benchmark Datasets을 이용하여 활발한 연구를 수행중인 카이스트 노용만 교수님 연구실에서 나온 논문입니다. 보행자 인식에서 small Pedestrian을 검출하는것은 어려운 문제입니다. 해당 논문의 티저 이미지를 통해…
[ICIP 2021] DEEP ACTIVE LEARNING FROM MULTISPECTRAL DATA THROUGH CROSS-MODALITY PREDICTION INCONSISTENCY
해당 논문은 ‘Heng ZHANG‘이라고 Multispectral Pedestrian Detection을 열심히 수행하는 한 연구자가 작성한 논문입니다. 해당 저자는 이 논문을 제외하고도 성능이 높은 네트워크들을 제안했었습니다. 다시 본론으로 돌아와서…
BMN: Boundary-Matching Network for Temporal Action Proposal Generation
이번 논문은 이전의 쓴 BSN이라는 논문의 후속 논문으로 나온 논문입니다. 역시 비디오에서 액션의 유무와 위치를 알아내는 것에 관련된 내용이고 기호가 여전히 많습니다. 그럼 시작하겠습니다. 1….
[TPAMI2020] Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition
이번 리뷰는 TPAMI2020에 게재된 논문으로 저에게 상당히 충격을 준 논문입니다. 주제는 High Resolution 표현을 잘 살리는 backbone 네트워크이며 저같은 경우에는 Dense level prediction task를 주요…
[2021 ICML] What Makes for End-to-End Object Detection?
안녕하세요. 이번 주 X-review에서는 object detection 논문 중에 end-to-end learning을 가능하게 하는 요소가 무엇인지에 대해 분석한 논문에 대해서 소개해드리겠습니다. 해당 논문은 one-to-one 기반의 방법론들과 one-to-many…
[CVPR 2018] PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space
지난 PointNet 의 단점들을 보완한 point cloud 를 input으로 하는 더 발전된 형태의 network 인 PointNet++ 입니다. 실제로 point cloud 를 이용한 3D Detection 모델은…
Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners
해당 논문은 NeurlPS’2020에 공개된 논문으로 FixMatch와 같이 발표되었다. 두 논문 모두 Google 에서 발표되었다. FixMatch는 CIFAR-10과 같은 작은 데이터셋에서 Semi-supervision의 새로운 모델의 가능성을 보였고, 해당…
[arXiv2021]TransFG: A Transformer Architecture for Fine-grained Recognition
이번 논문은 현재 Paper with code에서 Fine-grained classification에서 SOTA를 달성한 방법론입니다. 제목에서도 유추가 가능하다시피 Transformer를 기반으로 설계된 네트워크이며, 추가로 각 클래스간 차별성을 극대화하기 위해 Contrative…
[CVPR 2019] Wing Loss for Robust Facial Landmark Localisation with Convolutional Neural Networks
이번에도 Facial Landmark Localization 논문입니다. 새로운 Loss 함수를 제안한 논문으로, 기존에 리뷰한 논문과는 다른 2D 기반의 Landmark Localization 방법론입니다. Wing Loss for Robust Facial Landmark…
[NIPS 2017]Attention is All You Need (Part.1)
Before Review 오랜만에 리뷰입니다. 논문은 평소에 읽어보고 싶었기도 하면서 , 비디오 과제에서 사용하고 있는 Timesformer를 이해하기 위해 Transformer의 원조 논문을 읽어보게 됐습니다. Transformer 자체가 자연어처리를…
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