Author: rcvlab
[ECCV 2016]Colorful Image Colorization
Abstract Grayscale의 이미지가 입력으로 들어왔을 때, 그럴듯한 착각을 줄 수 있는 Colorization 결과가 나오는데 그러한 결과를 만들어내는 문제를 다루는 논문입니다. 쉽게 말하자면 회색빛이 도는 desaturated하게…
[CVPR 2016] Learning Deep Features for Discriminative Localization
제가 리뷰할 논문은 Learning Deep Features for Discriminative Localization 입니다. 제가 이 논문을 고른 이유는 Pedestrian detection task를 진행 중 제 모델이 인풋 이미지에서 어디를 보고있는지가 궁금해져서 activation map/heat map으로 검색을…
2021 RCV-URP를 마치며.
본 글은 2021년 RCV-URP를 마친 후 작성하는 후기 혹은 소감에 해당하는 글입니다. 현재 URP가 끝나고 얼마 지나지 않았기에 조금은 생생하게 제가 느끼고 배운 것들을 전달할…
[CVPR 2019] Deep Metric Learning to Rank
논문의 내용은 간단합니다. 새로운 Loss function 을 도입하여 Metric Learning의 Image retrieval 성능을 높힌것입니다. Fast AP Loss 새로 도입한 loss function은 Fast AP Loss라고 명명하였습니다.Average…
Long-Term Feature Banks for Detailed Video Understanding[1편]
Chao-Yuan Wu1,2 Christoph Feichtenhofer2 Haoqi Fan2 Kaiming He2 Philipp Krahenb ¨ uhl ¨ 1 Ross Girshick2 1The University of Texas at Austin 2Facebook AI Research…
Particular object retrieval with integral max-pooling of CNN activations
NAVER Europe에서 공개한 AP loss 코드를 살펴보니, feature를 추출하는 모델이 R-MAC 인것을 확인할 수 있었습니다. 처음보는 이름의 모델이라 해당 모델의 논문을 찾아 읽어보았습니다. R-MAC을 설명하기…
[CVPR2020]Unsupervised Learning from Video with Deep Neural Embeddings
Chengxu Zhuang Tianwei She Alex Andonian Max Sobol Mark Daniel Yamins Stanford University MIT Introduction 1.비디오의 temporal sequence엔 (그것이 무질서한 형태로 존재했을 대 보다 더…
[CVPR2020][1편]A Multigrid Method for Efficiently Training Video Models
Chao-Yuan Wu , Ross Girshick , Kaiming He The University of Texas at Austin ,Facebook AI Research (FAIR) 들어가며 이번 논문은 흥미가 있어서 총 2편의…
네이버 세미나 리뷰
너무 많은 시간이 지나고 리뷰를 하는것 같습니다. 이전에 몇번의 초청 세미나를 들었었는데요, 항상 도입 부분만 이해가 가고 그 이후로의 이야기는 따라가기 힘든 느낌이 있었습니다. 지난…
Video Retrieval을 위한 feature descriptor 연구
About CDVS cdvs는 mpeg에서 표준화한 image feature descriptor입니다. feature extraction에는 sift기술을 적용하여 descriptor를 추출하고 이후 압축기술로 encoding하여 최종 descriptor를 가지고 image retrieval을 진행합니다. about CDVA…
안녕하세요 주연님 좋은 댓글 감사합니다. 우선 생각하신 분석이 제가 논문 읽으면서 느낀것과 같습니다. 즉 저자가 주장하는 camera 시점의 bias 가…