[CVPR 2018] Pyramid Stereo Matching Network
안녕하세요, 열아홉 번째 X-Review입니다. 이번 논문은 2018년도 ICCV에 게재된 Pyramid Stereo Matching논문입니다. 그럼 바로 리뷰 시작하겠습니다 ! 1. Introduction Stereo Matching은 서로 다른 시점의 stereo…
[ACCV 2022] Cross-Architecture Knowledge Distillation
transformer는 global relation을 잘 파악한다는 장점으로 인해 여러 분야에서 좋은 성능을 달성하였습니다. 여기까지는 우리가 익히 알고 있는 것과 같죠. 이렇듯 transformer가 좋은 성능을 달성하여 논문의…
[PMLR 2023]Uni6Dv2: Noise Elimination for 6D Pose Estimation
제가 이번에 리뷰 할 논문은 RGB와 Depth에 동일한 backbone을 적용하는 Uni6D 논문의 후속 논문입니다. 이번에 6D 데이터 셋을 촬영할 때 스팀을 분사하여 노이즈를 추가할 경우…
[RA-L 2022]MP6D: An RGB-D Dataset for Metal Parts’ 6D Pose Estimation
안녕하세요, 이번에도 6D pose estimation을 위한 데이터셋을 구성하기 위해 데이터셋 논문을 읽어보았습니다. 이번 논문의 핵심은 GT pose를 구성하였을 때, 좀 더 정확한 GT pose 정보를…
[NIPS 2014] Generative Adversarial Nets
안녕하세요 오늘은 생성형 모델로 유명한 GAN입니다. GAN이 어떻게 이미지를 생성해낼 수 있는지 왜 기존의 생성형 모델들이 아닌 GAN에 사람들이 관심을 갖게 되었는지 논문 리뷰를 통해…
[arXiv 2015] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
안녕하세요 제가 이번에 리뷰할 논문은 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 입니다. Object Detection 모델은 Object 위치를 추정하기 위해 영역 추정(region…
[CVPR 2023] Clover: Towards A Unified Video-Language Alignment and Fusion Model
이 논문의 주요 키워드 Universal Video-Language Pre-training Multi-modal Fusion & Alignment Semantic Enhanced Masked Language Modeling 이 논문을 깊게 이해하려면 다음 지식이 필요합니다. Multi-modal contrastive…
[ICCV-2021]Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers
안녕하세요, 열여덟 번째 X-Review입니다. 이번 논문은 2021년도 ICCV에 게재된 Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers 논문입니다. 그럼 바로 리뷰 시작하겠습니다 ! 1. Introduction Transformer는 visual…
[CVPR 2019] RepMet: Representative-based metric learning for classification and few-shot object detection
안녕하세요. 스물 두번째 리뷰입니다. 최근 작성 중인 Pedestrian Detection과는 별도로, 논문은 Few-shot (One or Few) Object Detection에 대한 관한 논문입니다. Few-shot Classification에 관한 연구는 성황리에…
[WACV 2022] Occlusion-Robust Object Pose Estimation With Holistic Representation
제가 이번에 리뷰할 논문은 object의 자세 정보를 추정하는 데 있어, occlusion이 발생할 경우 object의 랜드마크를 찾기 어려워 발생하는 문제를 해결하고자 제안된 방법론 입니다. Abstract 6D…
안녕하세요 인하님 리뷰 읽어주셔서 감사합니다. 첫번째 질문에 대한 답으로는 해당 기법은 물체의 trajectory를 dense reward로 정의해서 강화학습을 통해서 manipulator가 trajectory를…