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Paper Review
[CVPR 2019] Deep Metric Learning to Rank
논문의 내용은 간단합니다. 새로운 Loss function 을 도입하여 Metric Learning의 Image retrieval 성능을 높힌것입니다. Fast AP Loss 새로 도입한 loss function은 Fast AP Loss라고 명명하였습니다.Average…
[SIGGRAPH2018]Deep Exemplar-based Colorization
이번 리뷰도 역시 Colorization 관련 논문을 가져왔습니다. 하지만 이전에 논문들은 non-reference기반의 방법론들이었다면, 이번 논문은 exemplar-based라는 것이 큰 차이가 있을 것 같습니다. Introduction colorization은 아시다시피 gray…
Long-Term Feature Banks for Detailed Video Understanding[1편]
Chao-Yuan Wu1,2 Christoph Feichtenhofer2 Haoqi Fan2 Kaiming He2 Philipp Krahenb ¨ uhl ¨ 1 Ross Girshick2 1The University of Texas at Austin 2Facebook AI Research…
6-DOF Object Pose Estimation – 1. Pose CNN
가능하다면 금주부터는 6-DOF Object Pose Estimation과 관련된 논문들을 읽어보고 리뷰를 진행하고자 합니다. 오늘은 첫 리뷰이기 때문에 6-DOF는 무엇인지에 대한 내용과 2017년 나온 ‘PoseCNN: A Convolutional…
SuperThermal: Matching Thermal as Visible Through Thermal Feature Exploration
이번 리뷰 글은 논문 리뷰 연습을 위해 읽은 논문으로 해당 X-review는 예약설정을 통해 올릴 예정입니다. 해당 논문의 주제는 논문 제목에도 나와있듯이 열화상 영상의 feature extraction…
[arXiv2019] ViSiL: Fine-grained Spatio-Temporal Video Similarity Learning
해당 논문은 video들 간의 similarity를 계산하기 위해 방법론인 ViSiL을 제안한 논문입니다. 주로 video-to-video retrieval시 video의 전체 frame에서 spatio-temporal한 정보를 추출하고 이를 aggregate하여 하나의 vector로 만들게…
[NeurIPS 2017]”Attention is all you need” – Transformer
현재 이미지 분류 분야에서 SOTA를 달성한 “AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE “(ViT)는 NLP의 “Attention is all you need”…
[CVPR2020]Unsupervised Learning from Video with Deep Neural Embeddings
Chengxu Zhuang Tianwei She Alex Andonian Max Sobol Mark Daniel Yamins Stanford University MIT Introduction 1.비디오의 temporal sequence엔 (그것이 무질서한 형태로 존재했을 대 보다 더…
[ICCV2019] Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation
1. Introduction RGB를 Depth로 변환 시킬때는 그림 1 의 왼쪽 처럼 Texture copy 가 발생 한다. 이 Texture Copy는 RGB의 특성을 Depth가 따라 가는 것으로…
Visual Localization methods list
해당 글은 Visual Localization 관련 방법론들을 survey하면서 다 읽지는 않았지만 찾아놓은 논문들 리스트입니다. 1. 2D Image-based Localization 영상 기반 위치인식 방식(또는 Image retrieval methods)은 쿼리…
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