[arXiv] D2D: Keypoint Extraction with Describe to Detect Approach
이전부터 Computer vision에서 영상의 keypoint 를 추출하는 것은 자주 풀어오던 문제였습니다. 주로 handcraft 알고리즘이라고 불리우는 전통적인 알고리즘들은 keypoint 의 위치를 detect 한 뒤, 특징을 표현하는…
Energy base models
ICRA의 Plenary Talk 였던 Self-Supervised Learning & World Models를 이해하기 앞서 영상에서 많이 등장했지만 이해되지 않았던 개념을 정리하고자 합니다. 1. Energy base model (EBM) 접근법EBM은…
[ECCV 2018]Learning Efficient Single-stage Pedestrian Detection by Asymptotic Localization Fitting
해당 논문은 Pedestrian detection에 특화된 SSD 계열(1stage detection)의 방법을 제안했다. 또한 RetinaNet의 컨셉을 anchor box를 통한 regression과 class에 대한 confidence score에 적용함(Asymptotic Localization Fitting, 이하…
[CVPR 2017] What Can Help Pedestrian Detection?
AbstractCNNs기반의 PD는 2가지 큰 문제에 봉착한다. 첫쨰,보행자 일반적인 물체 분류와 비교하여 보행자는 배경과의 구분이 힘들다.따라서 낮은 해상도에서 사람도 구분하기 힘든 positive와 비슷하게 생긴 negative들이 존재한다….
[DCC17] Compact Deep Invariant Descriptors for Video Retrieval
논문: Compact Deep Invariant Descriptors for Video Retrieval 2014년 Motion Picture Experts Group (MPEG)은 Compact Descriptor for Video Analysis (CDVA) 표준화 작업을 시작했습니다. 이 작업을…
[ICCV2020]DE⫶TR: End-to-End Object Detection with Transformers
깃허브 및 페이퍼 Github : https://github.com/facebookresearch/detr?fbclid=IwAR3I28-rB6EPrPlqqQw8VWoy2Zhw61IdOCUxnP5le126F8WNHNaMPX-Y7sg Paper : https://scontent-ssn1-1.xx.fbcdn.net/v/t39.8562-6/101177000_245125840263462_1160672288488554496_n.pdf?_nc_cat=104&_nc_sid=ae5e01&_nc_ohc=r3D77RQVlCQAX8wVJy0&_nc_ht=scontent-ssn1-1.xx&oh=0d5852afa2dfc7c90774646d9439dee0&oe=5EFEDF47 배경지식 https://nlpinkorean.github.io/illustrated-transformer/ 헝가리안 알고리즘 : https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=ehddml1229&logNo=220984824462&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F 설명 이번에 페이스북AI에서 제안하는 DE:TR 모델은 기존 Object Detection의 프레임과는…
EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection
Mingxing Tan, Ruoming Pang, Quoc V. Le 1. EfficientDet 은 “EfficientNet : Improbing Accuracy and Efficiency through AutoML and Model Scaling” 의 저자들이 속한 Google…
Pedestrain Detection(정찬호)
1,2차:SSD 논문 원복 하며 디버깅하면서 코드 오류 잡기 3차:backbone을 VGGNet에서 EfficientNet으로 바꾸어 backbone변화에 따른 성능 변화 리포팅 시도한 step 1. normalize&width scaling 2. resolution scaling…
Underwater Image Super-Resolution using Deep Residual Multipliers
향후 새로운 연구를 할 때도 혹시나 도움이 될 겸 ICRA에 올라온 논문 한편을 가져와봤습니다. Introduction 해당 논문의 주제는 GAN을 통하여 고화질의 해저 영상을 만들자는 내용입니다.수중…
안녕하세요. 질문 감사합니다. 1. 본 모델에서 학습 과정은 합성 데이터셋으로 사전학습하는 과정과 real 데이터셋으로 파인튜닝 단계로 나뉘는데 논문에서는 두 학습과정에서…