Author: 김 정우

오늘은 흔히 SelaVPR(Seamless Adaptation)로 불리는 VPR 방법론을 들고 왔습니다. DINOv2를 VPR에 쓰기 시작한 시기에 나와서 효과적으로 Foundation model을 VPR에 활용하는법을 제시한 논문입니다. 저자는 역시 Lu…

안녕하세요. 이번 리뷰는 CricaVPR(CRoss Image Correlation-Aware)입니다. 저자는 현재 VPR에서 혼자 SOTA를 찍고 부수고를 스스로 반복하는 Lu Feug입니다. CricaVPR은 그 중에서도 가장 많은 인용수를 달성한 논문입니다….

Introduction VPR에서는 이미지를 apperance pattern descriptor로 설명합니다. 결국 VPR를 잘 수행하기 위해서는 이미지마다 구분력 있는 descriptor를 추출하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 변화하는 조명, 이동, 시간에…

안녕하세요 오늘 리뷰할 논문은 Visual Place Recognition에서 현재 SOTA를 달성하고 있는 Towards Implicit Aggregation(이하 ImAge)입니다. 논문의 제목에서도 Transformer Era에서의 Place Recognition이라고 달아둘 정도로 아주 깔끔하면서…

Introduction Foundation model(e.g. CLIP)의 등장 이후의 model은 엄청난 성능과 일반화 능력을 가지게 되었습니다. 하지만 개인 수준에서 foundation model처럼 대용량의 데이터셋으로 학습시키는건 불가능에 가깝습니다. 그렇기에 결국…

안녕하세요. 이번 논문은 RGB 데이터셋은 Thermal 이미지로 변환(생성)하는 방법론입니다.SiT와 adaLN-zero와 같은 개념에 대해 알아보고자 골랐습니다.시작하겠습니다. Introduction 먼저 두가지 측면에 대해서 얘기합니다. Q. RGB-T 데이터셋은 왜…

안녕하세요 4번째 X-review입니다. 이번에는 새로운 결의 논문을 가져왔는데요. Visual Prompt Tuning입니다. Visual Prompt Tuning(이하 VPT)에 대해 조금 더 자세히 설명을 해보자면 LLM에서 prompt를 이용해 전체적인…

안녕하세요 3번째 X-review네요. 아마 당분간은 쭉 VPR(visual place recognition)쪽 논문 리뷰를 들고오지 않을까 싶습니다. 오늘 소개드릴 논문은 MixVPR입니다. 간략하게 소개를 드리자면 무거운 transformer 연산 없이도,…

안녕하세요, 2025 CVPR에 붙은 현재 인용 수 1인 따끈따끈한 논문을 소개해볼까합니다. 해당 논문이 풀고하는 문제는 GT가 없는 상황에서의 matching입니다.위 그림을 보시면 알겠지만, multi-spectral뿐만 아니라, photo-Sketch처럼…

안녕하세요. 첫번째 X-review네요.바로 시작하겠습니다. 1. Introduction VPR에서는 주로 two stage로 retrival을 진행하는데, 먼저 global retrival과 reranking을 진행합니다. 지금까지의 논문들은 먼저 global retrival로 top N개의 이미지를…