Author: rcvlab
[ICLR 2015] Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recgnition
합성곱 네트워크의 깊이가 큰 스케일의 영상 인식 정확도에 미치는 영향을 연구한 논문이다. 현재도 많이 쓰이고있는 VGG NetWork가 이 논문에서 나왔다. VGG-Net이 나오기 이전의 대표 conv…
Rethinking Data Augmentation for Image Super-resolution: A Comprehensive Analysis and a New Strategy
Jaejun Yoo, Namhyuk Ahn , Kyung-Ah Sohn 저번주 리뷰:[ https://server.rcv.sejong.ac.kr/wp-admin/post.php?post=5370&action=edit ] [들어가는 글] 안녕하세요 제가 이번에 개인 프로젝트로 ocr을 진행하게 되어 이와 관련된 분야에 관심이…
[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…
Center and Scale Prediction: A Box-free Approach for Pedestrian and Face Detection
기존의 anchor box based prediction과 달리 straightforward center와 scaled prediction 방식을 제안하는 논문이다. 즉 box, anchor free이며, 바운딩 박스를 예측하는것이 아니라 물체의 offset, scale, center…
Scale-aware Fast R-CNN for Pedestrian Detection
해당 논문은 보행자가 속하는 박스의 pixels의 scale에 따라 다른 경향성을 나타나는 feature를 사용해서 학습결과를 조금더 좋게 만들어 보자는 컨셉이다. 아래의 사진을 보면 육안으로 확인 가능하다….
Character Region Awareness for Text Detection
Youngmin Baek, Bado Lee, Dongyoon Han, Sangdoo Yun, and Hwalsuk Lee∗ Clova AI Research, NAVER Corp. Abstract 이전 논문들은 엄격한 word-level로 박스를 만드는 것이 때문에…
[arXiv] SimCLR – A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
논문: A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations 이번 논문 포스트는 Google Research에서 발표한 SimCLR (Simple framework for Contrastive Learning of visual Representations)입니다….
PARTICULAR OBJECT RETRIEVAL WITH INTEGRAL MAX-POOLING OF CNN ACTIVATIONS (R-MAX)
논문 요약 : CNN을 통해 search와 re-ranking을 했다. (Oxford5k와 Paris6K datasets으로 검증) Main idea CNN을 통해서 multiple image region을 추론할때 re-feed 없이 encode한다. Max-pooling을 사용한다….
CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints
Hei Law · Jia Deng Abstract 기존 SSD와 같은 detector의 경우 bounding box기반으로 anchor box를 만들어야 하는 등 (ex SSD에서 8732가량의 prior)의 과정이 필요 했지만…
[arXiv] Adversarial Feature Selection for Training AutoML
논문: Adversarial Validation Approach to Concept Drift Problem in Automated Machine Learning System 이번 논문은 AutoML을 훈련시킬 때 training dataset과 test dataset의 분포와 특징이 달라서…
안녕하세요 주연님 좋은 댓글 감사합니다. 우선 생각하신 분석이 제가 논문 읽으면서 느낀것과 같습니다. 즉 저자가 주장하는 camera 시점의 bias 가…