[CVPR 2021] Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection
이번 리뷰는 CVPR 2021 oral이기도 하며, 현재 KITTI에서 SOTA인 monocular 3D object detection 논문입니다. 해당 방법론은 각 픽셀의 categorical depth Distribution을 구해 깊이 추정을 하지…
[ICLR 2021] EXPLAINABLE DEEP ONE-CLASS CLASSIFICATION
안녕하세요 이번주 X-review의 주제는 Anomaly Detection입니다. 대부분의 분들이 Anomaly Detection이란 용어에 많이 익숙하실거라고 생각합니다. Anomaly Detection은 다들 아시다시피 저희 연구실에서도 중기청, 한전 과제가 Anomaly Detection과…
Vision Transformers for Dense Prediction
9월달 논문 제작을 위해 저희 미래국방 팀은 Transformer를 이용한 Depth estimation을 사용하기로 했습니다. 현재 KITTI 데이터셋에서 SOTA를 달성한 것들이 Transformer이기도 하며 대 Transformer 시대에 편승하기…
[CVPR2019] Coloring With Limited Data: Few-Shot Colorization via Memory-Augmented Networks
연구실 수주 받은 과제 중 스마트 팜(중기청)을 새롭게 맡게 되었습니다. 2차년도부터는 식물이 건강하게 성장 중인지 확인하는 태스크에 해당 합니다. 하지만 해당 태스크를 해결하기 위해서는 몇가지…
[RA-L with ICRA2020] Safe Robot Navigation via Multi-Modal Anomaly Detection
ICRA, IROS에 발표된 논문들에서 Anomaly Detection이 어떻게 이용되는지 알아보기 위해 찾아본 논문입니다. 본 논문은 사족로봇이 외부환경에서 Navigation을 수행할때 보행가능한(traversability) 영역에 대해서 이진분류하는 방법을 제안한 논문입다….
[ICCV 2017] R-C3D Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection
Before Review 이번 리뷰도 Temporal Action Localization 관련 논문으로 준비를 했고 , 저번 리뷰(S-CNN)의 후속 연구로 볼 수 있는 논문을 가져왔습니다. [CVPR 2016] Temporal Action…
석사 1년차 생존기(R-AL, 현대자동차 연구장학생)
지난번 미팅에서 교수님이 자신의 올챙이시절 이야기를 남겨두면 좋다는 이야기가 생각나는 동시에 기 작성된 대찬이와 주영이의 글을 보고 생각나 작성합니다. 일단 모두가 아시겠지만 항공우주공학과로 대학에 입학하여서…
[ICRA2021] GridNet: Image-Agnostic Conditional Anomaly Detection for Indoor surveillance
본 페이퍼는 이번 방학 논문주제를 한전과 연계한 Anomaly Detection을 수행하자는 김형준 연구원의 이야기를 듣고 실제 ICRA에서 Anomaly Detection과 관련해 어떻게 논문이 작성됐는지 확인하기 위해 읽어보았습니다….
“GBNet: Gradient Boosting Network for Monocular Depth Estimation,” IEEE International Conference on Control, Automation and System (ICCAS), Oct 2021.
GBNet Gradient Boosting Network for Monocular Depth Estimation.pdf *1st and 3rd place at CVPR 2021-Dense Depth for Autonomous Driving (DDAD) challenge.
[CVPR 2020] Self-supervised Monocular Trained Depth Estimation using Self-attention and Discrete Disparity Volume
Introduction 3D 상황 인식은 중요하지만 비싸고 복잡하기 때문에 LiDAR나 stereo camera만을 이용하는 것은 어려울 수 있어 학습기반 방법론이 개발되었다. RGB-D 데이터는 RGB나 비디오 데이터에 비해…
안녕하세요. 질문 감사합니다. 1. 본 모델에서 학습 과정은 합성 데이터셋으로 사전학습하는 과정과 real 데이터셋으로 파인튜닝 단계로 나뉘는데 논문에서는 두 학습과정에서…