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Paper Review
[MVA2021] Multi-Modal Pedestrian Detection with Large Misalignment Based on Modal-Wise Regression and Multi Modal IoU
(ICCAS, UR과 같이) MVA2021은 일본에서 열리는 국제학회 같습니다. 해당 논문에서 다루는 Large Misalignment는 MLPD에서도 앞으로 해결해야할 문제이기 때문에 논문을 읽게됐습니다. Introduction 논문의 시작은 모든 멀티스펙트럴…
[CVPR2020] SDC-Depth: Semantic Divide-and-Conquer Network for Monocular Depth Estimation
제가 이번에 리뷰할 논문은 segmentation을 depth에 이용하는 또 다른 논문입니다. 이미지를 object instance와 background stuff class로 분해한 뒤 각 부분에 대해 크기와 shift canonical depth…
[CVPR 2017] Adversarial Discriminative Domain Adaptation
최근 Anomaly Detection에서 MLPD의 확장연구로 연구 방향을 전환하며, Domain Adaptation 에 대해 알아보기 위해 읽어본 논문입니다. 참고로 최근에 김지원 연구원이 리뷰한 논문의 기반이 되는 논문이라고…
[arXiv2021] DynamicViT: Efficient Vision Transformers with Dynamic Token Sparsification
Youtube : https://youtu.be/O6GQGia4VdE 올해 들어 transformer 구조가 기존 Computer vision을 장악했던 CNN 구조를 대체하기 시작하면서, CNN 구조를 지닌 모델들에 적용했던 방법들 또한 transformer 구조 방법론에…
Unsupervised Depth and Ego-motion Estimation for Monocular Thermal Video using Multi-spectral Consistency Loss
Self-supervised depth estimation은 현재 KITTI나 NYU와 같은 벤치마크에서 높은 성능을 보이며 곧 있으면 Supervised 방법론과도 비교를 할 수 있는 순간까지 왔습니다. 하지만 이 모든 연구의…
[ICCV 2019] MonoLoco: Monocular 3D Pedestrian Localization and Uncertainty Estimation
해당 논문은 ICARA2021에 accepted paper “MonStereo: When Monocular and Stereo Meet atthe Tail of 3D Human Localization” 에 선행된 논문입니다. MonStereo에 대한 이해를 위해 리뷰를…
[ICCV 2019] ViSiL Fine-grained Spatio Temporal Video Similarity Learning
Before Review 이번 리뷰는 Temporal Localization은 아니고 , Video Retreival에 관련한 논문을 가져왔습니다. Video Retreival을 간단하게 서술하면 Query 비디오를 던졌을 때 이와 유사한 비디오를 searching 하는 Task를…
[JMLR] Domain-Adversarial Training of Neural Networks
안녕하세요 이번주 x-review 주제는 평소에 다루지 않았던 주제를 가지고 왔습니다. 해당 리뷰를 작성하게된 이유는 이번 하계 논문 주제로 Domain Adaptation(DA)을 다루기로 했기 때문입니다. DA 에서도…
[CVPR2021] PLADE-Net : Towards Pixel-Level Accuracy for Self-Supervised Single-View Depth Estimation with Neural Positional Encoding and Distilled Matting Loss
이번 리뷰 역시… depth estimation 입니다. Introduction 요약하자면 1. 기존의 방법론들은 성능이 좋았지만 pixel level에서의 depth 정확도는 좋지 못하다. 이를 해결하고자 2. distilled matting Laplacian…
[CVPR2021 Workshop] Self-training Guided Adversarial Domain Adaptation For Thermal Imagery
본 페이퍼는 MLPD의 확장연구를 위해 찾아본 논문입니다. 문제정의 RGB 이미지는 이미 많은 데이터가 있지만, Thermal은 상대적으로 이용가능한 오픈데이터가 적으며, 이러한 데이터의 부재는 데이터가 중요한 딥러닝…
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