Tag: SIFT
[ECCV16] LIFT: Learned Invariant Feature Transform
논문: LIFT: Learned Invariant Feature Transform포스터: ECCV2016-S-4A-08 이미지에서 특징점을 검출하는 전통적인 Hand-craft 방법으로는 SIFT[1]가 가장 영향력(2020년 5월 1일 기준 56k 인용)을 많이 주고 있고, SIFT는…
안녕하세요 유진님 좋은 리뷰 감사합니다. 설명해주신 것 처럼 free-form에서는 LLM이 출력할 수 있는 문장이 많아 정답 라벨 집합 Y를 깔끔하게…
안녕하세요 주영님 좋은 리뷰 감사합니다. 본 방법론을 사용해서 Retrieval을 사용하면 자연스럽게 검색 속도가 증가할 것 같은데, 속도에 대한 실험도 따로…
안녕하세요 우현님 답글 감사합니다. top k 방식의 프레임 셀렉션의 trade-off 를 저자가 해석한 내용은 구체적으로 존재하지는 않습니다. 다만 결과적으로 해석하기…
안녕하세요 찬미님^^ 좋은 리뷰 감사합니다!! 질문이 2가지 있는데, 1. '같은 임베딩 공간에서 이미지-텍스트 간의 의미적인 연관성을 학습하는 것 이기 떄문에…
안녕하세요 영규님 좋은 댓글 감사합니다! 바로 답변드리겠습니다. Q1. 제가 생각하기에는 기존의 MimicGen과 소개한 DexMimicGen의 큰 차이점은 single arm manipulation에서 bimanual…