Category: X-Review
Paper, Conference, Seminar, API, Code, Dataset 등의 리뷰를 담을 예정입니다.
[NIPS 2017]Dynamic Routing Between Capsules
Introduction 우리가 잘 아는 CNN은 특징을 검출하는 법을 학습하여 이를 통해 나오는 feature를 해석하는 네트워크입니다. 이는 영상 각각의 위치를 돌아다니면서 좋은 가중치 값을 얻게끔 하여…
[CVPR 2019:Visual localization] From Coarse to Fine: Robust Hierarchical Localization at Large Scale
Intro 이번에 리뷰할 논문은 앞선 리뷰 visual retrieval 기반 localization인 ‘Leveraging deep visual descriptors for hierarchical efficient localization‘ 의 확장 연구입니다. 이전 리뷰에서는 learnable 부분이…
[ICRA2020]Global visual localization in LiDAR-maps through shared 2D-3D embedding space
1. Introduction GNSS를 사용한 Localization 은 현대 도시에서 한계를 보이기 때문에 Visual 방식을 사용해야함 visual 방식으로 는 lidar 방식과 vision 방식이 있다 Lidar 방식은 아직…
[NIPS2017] PointNet++: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
논문: PointNet++: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 블로그 시리즈:1. Review: PointNet 이번 논문은 지난 PointNet[1] 리뷰에 이어 같은 연구자 발표한…
[CVPR 2010] Line Matching Leveraged By Point Correspondences
두 영상에서 동일한 지점을 찾아내는 알고리즘으로는 대표적으로 SIFT, SURF 등등 이 있습니다. 그러나 두 영상이 실내에서 촬영되어 그렇다할 특징들이 없다면 두 영상을 매칭하는데 있어 큰…
[CVPR2020]PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation
1. Abstract제안하는 Polar mask는 anchor-box free 방식의 single shot instance segmentation 기법이다. PolarMask는 instance segmentation 문제를 instance center분류 및 윤곽선을 예측하는 문제로 바꾸어 해결하였다. 그…
[ICRA2020] OmniSLAM : Omnidirectional Localization and Dense Mapping for Wid-baseline Multi-camera Systems
INTRODUCTION 이번 ICRA2020에서 AwardPaper로 선정된 한양대학교 임종우 교수님 연구실의 논문이다. ICRA2020에서 관심있는 페이퍼 리스트를 선정하기가 어려워서 수상한 페이퍼들위주로 (특히, 한국대학들 먼저) 리뷰를 진행할 예정이다. 우선…
[ICRA 2020]UrbanLoco: A Full Sensor Suite Dataset for Mapping and Localization in Urban Scenes
기존 Localization 데이터 셋들은 데이터가 현대 도시들의 데이터를 담고 있지 않고, 여러 센서의 데이터를 제공하지도 않으며, 큰 용량의 데이터를 제공하지도 않는다. 하지만, 자율주행을 할때 현대…
What’s in my Room? Object Recognition on Indoor Panoramic Images
해당 논문은 360도 full-view의 카메라의 등장으로 카메라 종류에 따른 외곡을 효율적인 파노라마 이미지 처리기법을 제안한다. 360도 파노라마 이미지에서 Recognition을 하는데 이미지의 상황을 통한 정보의 정확도향상과…
[CVPR2017] PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
논문: PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 이번 논문은 point clouds data만을 사용하여 classification과 segmentation을 성공적으로 선보였던 PointNet입니다. 이 논문의…
![[ICRA2020]Global visual localization in LiDAR-maps through shared 2D-3D embedding space](https://server.rcv.sejong.ac.kr/wp-content/uploads/2020/06/image-126-480x360.png)
![[NIPS2017] PointNet++: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation](https://server.rcv.sejong.ac.kr/wp-content/uploads/2020/06/pointnet2-480x360.png)
![[CVPR 2010] Line Matching Leveraged By Point Correspondences](https://server.rcv.sejong.ac.kr/wp-content/uploads/2020/06/image-125.png)
![[ICRA2020] OmniSLAM : Omnidirectional Localization and Dense Mapping for Wid-baseline Multi-camera Systems](https://server.rcv.sejong.ac.kr/wp-content/uploads/2020/06/image-70-480x360.png)
![[ICRA 2020]UrbanLoco: A Full Sensor Suite Dataset for Mapping and Localization in Urban Scenes](https://server.rcv.sejong.ac.kr/wp-content/uploads/2020/06/image-94-428x360.png)

![[CVPR2017] PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation](https://server.rcv.sejong.ac.kr/wp-content/uploads/2020/06/Screen-Shot-2020-06-12-at-2.14.20-PM-480x360.png)
안녕하세요 주연님 좋은 댓글 감사합니다. 우선 생각하신 분석이 제가 논문 읽으면서 느낀것과 같습니다. 즉 저자가 주장하는 camera 시점의 bias 가…