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…
[ICCV2019]Human uncertainty makes classification more robust
이 논문은 인간의 불확실성을 담은 데이터의 효용성에 대해 다루었다. 보면서 Knowledge Distillation(모델증류) 기법이 떠올랐는데, 논문에서는 모델 증류기법은 soft label을 위해 network를 사용하기 때문에 확실한 기준이…
[arXiv 2019] Combination of Multiple Global Descriptors for Image Retrieval
네이버에서 주최하는 Mapping & Localization challenge에 참여하여 서베이를 하던 도중 이 논문에 대해 알게되었습니다. 당시에는 image retrieval 이라는 task를 처음 시도하였기에 전체적인 틀 잡기에 급급하여…
[CVPR] Deep Residual Learning for Image Recognition
ResNet은 레이어를 깊게 쌓을때, 레이어의 층의 깊이 때문에 발생하는 gradient vanishing/exploding 로 인해 역전파가 제대로 진행되지않아 학습 성능을 떨어뜨리는 경우를 완화하는 Shortcut(Skip) connection방법을 적용하여 VGG-16(19)보다…
[2020.ICRA] 첫 국제학회 참관기
안녕하세요. 세종 RCV 한대찬 입니다. ICRA2020 에 Domain Adaptation 관련 논문이 Accept이 되고, 코로나로 인한 온라인 학회에 동영상까지 제출한 후 github 용 코드 정리를 하며…
[ECCV 2014]Microsoft COCO: Common Objects in Context
COCO DATASET(MS COCO) – 2017년 기준(최신). train2017 (19G) val2017 (788M) test2017 (6.3G) annotations (808M) 330K 영상과 250만개의 label Object segmentation Recognition in context Superpixel stuff…
[NIPS2017] Attention Is All You Need
논문: Attention Is All You Need Facebook AI Research에서 DETR: End-to-End Object Detection with Transformers 논문[1], 블로그[2], 코드[3]를 동시에 공개하면서 attention 혹은 Transformer라는 방법에 대해…
[IEEE] Discriminative Frequent Pattern Analysis for Effective
1. Frequent 패턴이 분류문제에서 더 효과적인 이유는 무엇일까? 저자는 논문에서 Frequent 패턴이 single feature와 비교해 분류문제에 있어 더 유용한 이유를 설명하고 실험을 통해 나타낸다. Frequent…
Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints
ETRI 과제 진행에 있어 SIFT 코드의 진행과정 이해가 필요해 본 논문을 선택해 리뷰합니다. 본 논문은 SIFT를 설명하는 논문이다. SIFT가 keypoint 를 추출하는 알고리즘의 순서에 맞게…
[2020]학부연구생의 연구한바퀴
ICRA 2020 동영상 녹화를 마무리하며, 학부연구생으로서 경험한 연구원 생활을 정리하려 합니다. 사실 아직 발표 공개도, 질의도 받지 않아 한바퀴를 돌았다고 할 수 는 없고, 전에…
네 나머지 학습 데이터를 모두 unlabeled data로 보는게 맞습니다.