[CVPR workshop 2020] NH-HAZE: An Image Dehazing Benchmark with Non-Homogeneous Hazy and Haze-Free Images
이번 리뷰 논문은 Image Dehazing 분야에서 처음으로 real-world의 데이터 셋을 구성하여 챌린지(NTIRE 중 Dehazing 분야)를 개최한 NH-HAZE라는 데이터 셋에 다루고자 합니다. 해당 데이터 셋은 기존…
[CVPR 2022]FS6D: Few-Shot 6D Pose Estimation of Novel Objects
Abstract 6D Pose Estimation은 고품질의 CAD 모델에 의존도가 높다는 문제가 있어 많은 수의 instance로 확장이 어렵다는 한계가 있습니다. 해당 논문은 본 적 없는 unknown object에…
[NeurIPS 2021] Unleashing the Power of Contrastive Self-Supervised Visual Models via Contrast-Regularized Fine-Tuning
안녕하세요, 허재연입니다. 요즘 Self-supervised learning을 활용해 pretrain한 이후 finetuning하는 과정에서 어떻게 하면 성능을 올릴 수 있을까 고민하고 있는데, 고민 도중 찾아본 논문을 소개하고자 합니다. 보통…
[ICASSP 2023] Fast Yet Effective Speech Emotion Recognition with Self-Distillation
이번에 리뷰할 논문은 ICASSP 2023의 Fast Yet Effective Speech Emotion Recognition with Self-Distillation으로 이전에 리뷰했던 self-distilation 기법을 음성 감정인식 분야에 적용한 논문입니다. 최신 논문 중…
[ECCV 2018] Implicit 3D Orientation Learning for 6D Object Detection from RGB Images
안녕하세요. 이번에도 6D pose estimation 논문입니다. 좀 지난 논문이긴 하지만, 아직까지도 reference가 달리기도 하고 6D 관련 논문에서는 꽤 많은 인용수를 가지고 있는 논문이라 읽으려고 항상…
[CVPR 2023] Learning Situation Hyper-Graphs for Video Question Answering
Before Review 이번 X-Review는 처음 읽어보는 Video Question Answering(이하 VQA) 논문 입니다. VQA에 관심이 생긴 건 아니고, Graph Representation을 활용하여 semantic representation을 고도화하는 논문을 찾다가…
[NeurIPS 2019] RUBi:Reducing Unimodal Biases for Visual Question Answering
안녕하세요. 이번 리뷰는 감정인식 분야가 아닌 생소한 VQA 논문을 가져와봤는데요. 이전에 김동진 교수님의 초청 세미나에서 debiasing 분야가 굉장히 흥미로워 이 논문을 일게 되었고, 이 논문을…
[ICML 2021] Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision (CLIP) – Part 1
이런 분들께 이 논문을 추천드립니다. CLIP이 도대체 뭔지 궁굼하신 분 Multi-modal Joint Embedding에 관심이 있으신 분 27 페이지에 달하는 이 논문을 읽을 엄두가 안 나시는…
[KCCV 2023] 학회 참관기
네 안녕하세요. KCCV 학회 참관 후기를 작성하도록 하겠습니다. 1. 두번째 KCCV 참석 작년 KCCV에 이어 이번이 두번째 KCCV 학회 참석입니다. 작년 학회때는 oral session, poster…
KCCV 2023 참관기
제가 이번에 작성할 내용은 KCCV 2023 참관기입니다. 2021년에 온라인으로 KCCV에 참여하였는데, 그때 당시에도 새로운 분야에 대해 알게 되어 흥미로웠는데, 이번에도 새로운 분야들을 많이 알게 되었습니다….
1. CTC 기반의 텍스트 인식 모델의 학습 과정에 대해 설명을 드리면 대답이 될 것 같네요! 입력된 텍스트 이미지[H x W…