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Paper Review
[CVPR 2021] Exponential Moving Average Normalization for Self-Supervised and Semi-supervised Learning
Before Review 오늘 준비한 논문은 오래간만에 비디오 논문이 아닌 다른 논문을 가져왔습니다. Student-Teacher 기반의 semi 혹은 self supervised 방법론에 적용할 수 있는 새로운 Normalization을 다룬…
[CVPR 2021] Simple Copy-Paste is Strong Data Augmentation Method for Instance Segmentation
이번 리뷰는 중기청 과제에 참고했던 베이스 방법론에 해당 합니다. 예전에 arXiv에 등재된 해당 논문을 알고 계시던 분들이 있을거라고 생각합니다. 확인하고 재밌는 논문이라고 생각만 했지 CVPR에…
Self-supervised Pretraining of Visual Features in the Wild
논문소개 “Self-supervised” 를 간단하게, 이상적으로 설명하자면 무엇이 떠오르시나요?바로 어느 이미지에든,어느 unbounded dataset에서든 배울 수 있어야 한다는 것 입니다.해당 논문은 512 개의 GPU를 사용해 이상적인 상황처럼…
[ICCV 2019] BMN : Boundary-Matching Network for Temporal Action Proposal Generation
Before Review 이번 리뷰는 Temporal Action Proposal로 비디오 내에 어느 구간에 action이 발생하는 지 , event가 발생하는지를 예측하는 Task 입니다. 이 Temporal Action Proposal Task는…
[AAAI 2021] BSN++: Complementary Boundary Regressor with Scale-Balanced Relation Modeling for Temporal Action Proposal Generation
오늘은 이전 리뷰했던 BSN의 다음 버전 논문인 BSN++에 대해 리뷰해보려합니다. 기존 BSN은 중간 Proposal Generation Module에서 Starting point와 Ending point를 예측 및 매칭 하는 과정에서…
[IROS 2021]ADAADepth: Adapting Data Augmentation and Attention for Self-Supervised Monocular Depth Estimation
이번 논문도 Depth Estimation 논문입니다. 원래는 Transformer 기반의 Depth estimation 논문을 리뷰하려고 했었는데, self-supervised 방법론으로 나온 것은 stereo를 입력으로 사용하는 것 외에는 없는 듯 하고,…
[ICCV 2015] Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks
안녕하세요! X-Review 에 작성하는 첫 논문리뷰입니다. 제가 읽은 논문은 3D ConvNet 을 이용하여 비디오의 시공간적 특성을 학습하는 방법에 대한 논문 입니다. 이 방법을 사용하면 여러…
Meta Pseudo Labels
소개 해당 논문은 새로운 semi-supervised learning 방식에 대해 소개한다. 해당 논문은 ImageNet에서 top-1 accuracy 기준 90.2%로 높은 성능을 보였으며 supervised learning 방식에 대적할 정도로 높은…
CSwin Transformer : A Genenral Vision Transformer Backbone with Cross-Shaped Windows
이번 논문도 Transformer 관련 논문입니다. 요새 의도치않게 Transformer를 주제로 한 리뷰를 자주 쓰네요. Abstract 사실 제목만 봐도 아시겠지만, 지난 주에 제가 리뷰한 Swin Transformer의 후속작입니다….
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