Author: rcvlab
<2023년도 상반기를 정리하며>
안녕하세요. 백지오입니다.오늘로 제가 연구실에 들어온지도 URP를 기준으로 벌써 6개월이 되었습니다. RCV랩에서 다함께 공부하고, 웃고 하다 보니 그 어느 때보다 빨리 지나간 상반기였던 것 같은데요. 이번 글을 통해 여러모로 알찼던 지난 상반기를 리뷰해…
[ICLR 2021] AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE
안녕하세요. 백지오입니다. 일곱 번째 X-REVIEW는 그 유명한 Vision Transformer (ViT)를 소개한 논문입니다.2017년 등장한 트랜스포머는 자연어 처리 분야에서 그야말로 혜성처럼 등장해 수많은 task들을 정복해나갔습니다. 트랜스포머의 강점은…
[ICCV 2019] Boundary-Matching Network for Temporal Action Proposal Generation
안녕하세요. 백지오입니다. 여섯 번째 X-Review는 Temporal Action Detection 논문인 Boundary-Matching Network를 준비하였습니다.이 논문은 저희 팀 기초 교육 과정에 읽은 논문인데, Action Detection 분야에서도 특히 Proposal…
[CVPR 2021] GDR-Net: Geometry-Guided Direct Regression Network for Monocular 6D Object Pose Estimation
안녕하세요, 양희진입니다. 이번에도 베이스라인을 위해 6D Pose Estimation에 관련된 논문을 리뷰해봤습니다. 최근 BOP 챌린지에서는 GDR-Net++이 우수한 성능을 달성한 이력이 있어 먼저 이전 논문인 GDR-Net을 읽게…
[ECCV 2020] Generative Sparse Detection Networks for 3D Single-shot Object Detection
3d object detection task는 정확한 물체의 위치를 검출하는데 큰 도움이 되지만 3d data의 sparse한 특성상 어려운 task로 여겨진다. 또 object surface에서만 point cloud를 얻을 수…
[ECCV 2020] EPNet: Enhancing Point Features with Image Semantics for 3D Object Detection
본 논문에서는 3d detection task에서 LiDAR point cloud와 camera image의 multiple sensor를 사용할 때 문제와 localization, classification confidence score간 inconsistency에 대해 문제를 제기하며 end-to-end 방식의…
[BMVC 2021] Multi-Modality Task Cascade for 3D Object Detection
point cloud와 rgb image는 서로 상호보완적인 modality 관계가 될 수 있다. point cloud는 sparse한 특징을 가지지만 object의 정확한 location정보를 포함하고 rgb image는 dense한 color와 texture정보를…
[ECCV 2022] Vote from the Center: 6 DoF Pose Estimation in RGB-D Images by Radial Keypoint Voting
안녕하세요, 로보틱스 팀 양희진 입니다. 이번에도 6D Pose Estimation 논문을 리뷰해보았습니다. 제가 지금까지 리뷰를 진행했었던 방법론들은 비교적 해당 분야에서 오래된 방법론들 입니다. 데이터셋 촬영을 계획이…
Yet Another Review of Transformer (Attention Is All You Need, NIPS 2017)
안녕하세요. 백지오입니다. 다섯 번째 X-REVIEW는 Transfomer를 준비하였습니다. 다만 Attention Is All You Need 논문의 리뷰보다는 Transformer 모델에 대해 온갖 자료를 뒤져보며, 상세한 튜토리얼을 작성하는 느낌으로…
[ICRA 2020] Accurate detection and 3D localization of humans using a novel YOLO-based RGB-D fusion approach and synthetic training data
2d object detection이 많은 발전을 이뤄내고 있지만, occlusion이 포함된 3d space에서 object의 위치를 robust하게 추정하는 것은 여전히 풀기 어려운 issue라고 한다. 본 논문에서는 RGB-D data…
안녕하세요 주연님 좋은 댓글 감사합니다. 우선 생각하신 분석이 제가 논문 읽으면서 느낀것과 같습니다. 즉 저자가 주장하는 camera 시점의 bias 가…