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강인한 객체 검출을 위한 싱글샷 기반 적응적 융합 방법 및 그 장치, (10-2020-0028451), 출원 완료
강인한 객체 검출을 위한 싱글샷 기반 적응적 융합 방법 및 그 장치, (10-2020-0028451), – 2020.03.06. 특허 출원 완료 (10-2020-0028451) 2021.09.15. 특허 공개 2022.04.XX 심사 예정
[RCVWS.2020][1일차] Camera Grabber for Deep Learning
// 1일차 동영상은? // 1일에 다하지 못한 8일차 동영상
[RCVWS.2020] Schedule
RCV Summer School 2020 강의 주제 이론 및 실습 조교 강의계획서 이론/실습자료 1일차(3/2)-1 프로젝트 및 세부기술 소개 (개념 잡기) 최유경 교수님 발표자료 1일차(3/2)-2…
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다중 스펙트럼 영상 변환 방법 및 그 장치, (10-23249160000) 등록완료
다중 스펙트럼 영상 변환 방법 및 그 장치 2020.02.14. 특허 출원 완료 (10-2020-0018234) 2021.06.29 보정서 제출 완료 2021.11.05. 특허 등록 완료 (10-23249160000)
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“Multispectral Domain Invariant Image for Retrieval-based Place Recognition,” 32rd Workshop on Image Processing and Image Understanding (IPIU), Feb 2020.
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“R2T2: RGB-Thermal-Depth Dataset for Pedestrian Detection,” 32rd Workshop on Image Processing and Image Understanding (IPIU), Feb 2020
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“Single-Shot Adaptive Fusion Network for Robust Multispectral Pedestrian Detection,” 32rd Workshop on Image Processing and Image Understanding (IPIU), Feb 2020.
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안녕하세요 예은님 댓글 감사합니다. 일단 ViNG이 classification을 채택한 이유는 거리의 불확실성과 이동 가능성의 확률적 특성을 반영하기 위해서라고 보시면 정확합니다. 여기서…