[T-ITS 2023] NIRPed: A Novel Benchmark for Nighttime Pedestrian and Its Distance Joint Detection
안녕하세요. 열 네번째 X-Review입니다. 본 논문은 이전 김지원 연구원님이 테크관련공유에 공유해주신 내용으로 페이스북의 AI Robotics KR 페이지를 보다 우연히 작성하신 글을 보아 시간 날 때…
[CVPR2023]Divide and Adapt: Active Domain Adaptation via Customized Learning
INTRO 본 논문은 Domain adaptation 문제를 효율적으로 해결하기 위해 Active Learning 을 적용한 논문이다. Domain adaptation이란 어떤 테스크 A에 대해서 특정 도메인으로 학습된 모델을 같은…
[ICCV 2019] Boundary-Matching Network for Temporal Action Proposal Generation
안녕하세요. 백지오입니다. 여섯 번째 X-Review는 Temporal Action Detection 논문인 Boundary-Matching Network를 준비하였습니다.이 논문은 저희 팀 기초 교육 과정에 읽은 논문인데, Action Detection 분야에서도 특히 Proposal…
[CVPR2023]Masked representation learning for domain generalized stereo matching
이번에 리뷰할 논문은 Stereo Matching 기반 방법론입니다. 근데 이제 Masked Image Modeling을 곁드린. Intro Stereo Matching이라는 분야는 쉽게 말하면 좌우가 나란히 있는 stereo image 쌍에…
[2021 TNNLS] A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks (Part.1)
Before Review 이번 리뷰는 당장 저의 연구와는 큰 관련이 없을 수 있지만 예전부터 공부해 보고 싶었던 GNN에 대해서 다뤄보았습니다. Graph Neural Network가 Computer Vision Domain에서는…
[CVPR 2021] GDR-Net: Geometry-Guided Direct Regression Network for Monocular 6D Object Pose Estimation
안녕하세요, 양희진입니다. 이번에도 베이스라인을 위해 6D Pose Estimation에 관련된 논문을 리뷰해봤습니다. 최근 BOP 챌린지에서는 GDR-Net++이 우수한 성능을 달성한 이력이 있어 먼저 이전 논문인 GDR-Net을 읽게…
[ECCV 2020] Generative Sparse Detection Networks for 3D Single-shot Object Detection
3d object detection task는 정확한 물체의 위치를 검출하는데 큰 도움이 되지만 3d data의 sparse한 특성상 어려운 task로 여겨진다. 또 object surface에서만 point cloud를 얻을 수…
[ICCV 2021] Rethinking Self-supervised Correspondence Learning: A Video Frame-level Similarity Perspective
오늘은 좀 신기해보여서 가져왔는데요. ICCV 2021에서 무려 Oral 받은 논문입니다. 신기했던 부분이 object detection과 segmentation에서 흔하게 할법한 self-supervised task를 부여하는 것이 아니라, representation learning의 관점에서…
[ICCV 2021] Unsupervised Depth Completion With Calibrated Backprojection Layers
이번 리뷰 논문은 비지도 학습 기반의 depth completion 방법론 입니다. 해당 방법론은 sparse한 깊이 정보를 영상 정보를 함께 활용하여 dense한 깊이 정보를 추론하는 방법론 입니다….
[CVPR-2023] Source-Free Video Domain Adaptation with Spatial-Temporal-Historical Consistency Learning
“Historical”한 정보를 유지한다길래 키워드에 꽃혀서 읽은 논문입니다. Introduction 일반적으로 데이터셋을 학습할 때, 분포를 학습한다는 말을 많이 하는 것 같습니다. 학습 데이터 이외의 데이터에서 모델이 예측을…
안녕하세요 정민님, 불친절한 논문에서 구체적인 리뷰 감사합니다. 뭔가 SOTA는 아니라곤 하지만 CVPR이 아니라면 저자의 방법론이 더 확장될 가능성이 있다 생각하는지…