Category: Paper
Paper Review
Multispectral Pedestrain Detection 리뷰
저희 연구실에서 진행하는 연구중 메인 연구라고도 볼 수 있는 Multispectral Pedestrian Detection과 관련된 리뷰입니다. 저희 연구실에서 제안하고 있는 AF와 비슷한(?) 내용의 논문들은 무엇인지 찾아보다가 알게된…
[KCCV 2020 ICCV 2019]Joint Learning of Semantic Alignment and Object Landmark Detection
해당 논문은 최종적으로는 같은 클래스이지만 다른 사례가 담겨진 영상으로부터 같은 부분을 찾을 수 있도록하는 semantic correspondence를 찾는 방법론입니다. semantic correspondence에 대한 예를 들자면 다양한 인종의…
[CVPR2017] FlowNet 2.0 : Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks
지난 주 FlowNet 1.0 리뷰에 이어 이번에는 FlowNet 2.0 을 리뷰하고자 합니다. 먼저 기존에 FlowNet 1.0의 경우, 속도적인 측면에서는 GPU를 사용하다보니, 기존 Hand-craft based optical…
[CVPR2015] FlowNet
지난 리뷰에서 hand-craft optical flow에 대해 알아보았다면, 이번 리뷰에서는 Deep learning 기반에 optical flow 중 하나인 FlowNet에 대해서 알아보고자 합니다. 해당 논문은 2015년에 CVPR에서 공개된…
[CVPR 2019] Long-Term Feature Banks for Detailed Video Understanding
기존 Video 에서 action recognition 연구를 할 때 주로 2~5초 가량의 clip을 추출하여 예측했었습니다. 그러나 현재의 어떤 행동을 판단하기 위해서는 과거와 미래라는 맥락 또한 중요시…
Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks
Du Tran1,2 , Lubomir Bourdev1 , Rob Fergus1 , Lorenzo Torresani2 , Manohar Paluri1 1Facebook AI Research, 2Dartmouth College {dutran,lorenzo}@cs.dartmouth.edu {lubomir,robfergus,mano}@fb.com Preview 이번에 읽은 논문은…
[CVPR2018]Learning Pixel-level Semantic Affinity with Image-level Supervision for Weakly Supervised Semantic Segmentation_1
본 논문은 CAMs을 이용한 Segmentation 문제 풀이에 관한 논문입니다. 혹시 이해가 부족한 부분을 지적해주시면 내용 추가하도록 하겠습니다!논문 링크 [링크] Introduction Weakly Supervised Semantic Segmantation을 위한…
[CVPR 2020] Central Similarity Quantization for Efficient Image and Video Retrieval
주로 image 나 video를 이용한 Retrieval task에서는 입력을 임의의 vector로 e hashing (이와 비슷하게 encoding 이라고도 합니다.) 한 후, vector 들 간의 유사도를 계산해 차이가…
Multi-Fiber Networks for Video Recognition
1. Contribution 높은 효율성을 가지는 Multi Fiber 아키택쳐를 제안하고, 그것을 2D와 3D에서의 효율성을 모두 검증하였다. 여러 2D, 3D(비디오) 데이터셋에서성능을 확인하고 모델의 효율성과 성능을 보였다. 2….
Optical flow
요새 연구실에서 다른 연구원님들이 video 관련 과제들을 하다 보니 ‘optical flow’ 라는 단어를 종종 듣게 되었습니다. 근데 이 optical flow에 대하여 가볍게 언급만 할 뿐,…
![[CVPR2017] FlowNet 2.0 : Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks](https://server.rcv.sejong.ac.kr/wp-content/uploads/2020/09/image-234-480x360.png)
![[CVPR 2019] Long-Term Feature Banks for Detailed Video Understanding](https://server.rcv.sejong.ac.kr/wp-content/uploads/2020/09/image-179-480x281.png)
![[CVPR 2020] Central Similarity Quantization for Efficient Image and Video Retrieval](https://server.rcv.sejong.ac.kr/wp-content/uploads/2020/09/image-109-480x338.png)
안녕하세요 우진님! 좋은 리뷰 감사합니다. Generative 구조를 설명해주실 때 representation collapse가 문제가 되지 않는다고 하셨는데 (물론 저자의 분석이라고 하셨지만) JEPA에서는…