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Depth from Videos in the Wild: Unsupervised Monocular Depth Learning from Unknown Cameras

그 동안 Monocular Depth Estimation 방법론들은 최대한 영상 하나 외에 필요한 부가 정보들을 없애는 방향으로 연구가 진행 되어 왔습니다. 하지만 그럼에도 카메라 내부 파라미터는 무조건…

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[ECCV2020] AR-Net: Adaptive Frame Resolution for Efficient Action Recognition

동적인 비디오 프레임 선정과 관련된 방법론을 서베이하던 중 특이한 논문이 있었고, 이 논문의 이름은 AR-Net이며 효율성을 고려했을때 비디오의 프레임마다 다른 scale을 선정하는 방법론을 제안합니다. 이…

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SMART Frame Selection for Action Recognition

본 논문은 action recognition을 위한 video frame selection 문제를 다룬다. 아카이브 기준으로 2020.12.19일 공개 되어 코드는 공개되지 않았다.명칭을 SMART frame selection으로 하였는데 SMART는 Sampling through…

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Weakly Supervised 3D Object Detection from Point Clouds

소개글 안녕하세요. 이번 주 3D Object detection(OD) 관련 논문을 가지고 왔습니다. 복잡한 내용이었지만, 논문이 짜임새있고 자세하게 서술되어있어서 이해하는데 많은 도움이 되었습니다. 코드또한 해당깃허브에 친절히 공개…

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[CVPR2020] 3DSSD: Point-based 3D Single Stage Object Detector

2020년 CVPR Oral paper 입니다. 굉장히 재미있는 논문입니다. Introduction 3D Point 기반 Object Detection은 2D Object Detectio과는 많이 다른 특징이 있습니다. Point Cloud 데이터는 일단…

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[IROS2020] DeepURL – Deep Pose Estimation Framework for Underwater Relative Localization

본 논문은 Underwater 환경에서 6DOF Object Detection을 수행하는 연구입니다. 해당 논문은 코드도 함께 공개하고 있습니다. Abstract & Introduction 본 논문은 딥러닝 기반의 실시간 6D Relative…

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[CVPR2019]Fast Human Pose Estimation

이번 리뷰는 저가 한번도 다뤄보지 않은 주제인 Human Pose Estimation 관련 논문에 대해서 작성해보고자 합니다. 해당 분야에 대해 다른사람의 리뷰는 종종 보았지만 직접 읽고 리뷰하는…

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6-DOF Object Pose Estimation – 2.DenseFusion

지난시간 PoseCNN에 대해서 리뷰를 진행하였고, 오늘은 Dense Fusion에 대해서 리뷰를 진행하겠습니다. Dense Fusion에서의 Contribution을 소개하면 다음과 같습니다. RGB-D를 Fusion하여 6DoF를 예측하는 네트워크를 제안하였다. end to…

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[AAAI2018] Multispectral Transfer Network: Unsupervised Depth Estimation for All-Day Vision

Introduction Single-Depth estimation은 자율주행에서 필수요소로 사용된다. 따라서 Deep Neural Network(DNN)을 사용한 다양한 방법론들이 제시되고 좋은 성능 또한 내고 있다. 하지만 RGB 카메라의 고질적인 문제인 낮과…

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[CVPR2020]Central similarity quantization hashing for efficient image and video retrieval

본 논문은 제목에서 알 수 있듯이 영상(image, video)의 retrieval 문제의 해결에 관한 논문이다. 간단하게 작성자가 이해한 컨셉을 정리하였다. (이는 조원 연구원이 세미나와 x-review를 했던 논문입니다.)…

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