[2022-동계][배정준] URP 를 마치며
안녕하세요 RCV 연구실에서 2022년도 겨울방학 동안 URP 프로그램을 이수한 소프트웨어학과 4학년 배정준이라고 합니다. 두 달 동안 URP가 어떻게 진행되었는지 또 URP를 통해 무엇을 느낄 수…
[2022-동계][이승훈] URP 를 마치며
URP를 마치며 안녕하세요 지능기전공학부 스마트기기공학에 이제 3학년으로 진학하는 18학번 이승훈이라고 합니다. 22년 동계 URP과정을 진행하며 배웠던 내용들 및 느꼈던 점을 통해 이후 URP 프로그램 지원을…
[2022-동계][권석준] URP 를 마치며
소개 안녕하세요. 저는 지능기전공학부 스마트기기공학과 재학중인 18학번 권석준입니다. 이 글을 읽고 계신 여러분들은 몇 달 전의 제가 그랬듯이 URP 프로그램에 대한 호기심, 대학원 진학 여부에…
[CORL2020] MultiPoint: Cross-spectral registration of thermal and optical aerial imagery
Code : linkPresentation : linkPaper : linkDataset : link 해당 논문은 제가 현재 진행하고 있는 Multipsectral Registration 연구 입니다. 해당 연구는 Super point의 방법을 Multispectral…
[ICCV 2017] SSD-6D: Making RGB-Based 3D Detection and 6D Pose Estimation Great Again
이번에 제가 리뷰할 논문은 2017년 ICCV에 나온 논문으로 SSD-6D라고 불립니다. 제목에서 보시면 아시겠지만, 해당논문은 2D 객체검출분야에서 많이 사용되는 SSD아키텍쳐를 응용해서 6D Pose Estimation에 활용한 논문입니다….
Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers
요약 본 논문은 Vision Transformers의 특성을 self-supervised 학습 방식을 통해 보이며, 최종적으로 그들이 제안하는 새로운 self-supervised method인 self-distillation with no labels(DINO)를 소개하는 논문입니다. introduction 본…
[CVPR 2021] RefineMask: Towards High- quality Instance Segmentation with Fine-Grained Features
1. Abstract instance segmentation의 경우 (특히 대형 객체에 대해) down sampling 작업으로 인해 분할 마스크가 매우 거칠다. 해당 논문은 객체와 장면에 대해 고품질의 instance segmentation을…
[Pattern Recognition] Learning multiscale hierarchical attention for video summarization
안녕하세요. 지난번에 unsupervised video summarization에 이어서 이번에는 supervised video summarization 논문을 들고왔습니다. Introduction Video summarization에 대한 설명은 지난번 리뷰에 있으니 넘어가고, 이 논문에서 제안하는 “multiscale…
동시적인 비디오 검색 및 정렬 기법, (10-2021-0173248), 출원 완료
동시적인 비디오 검색 및 정렬 기법 (출원중, 2022.02.24 기준) 출원번호: 10-2021-0173248
[3DV2021] Attention meets Geometry: Geometry Guided Spatial-Temporal Attention for Consistent Self-Supervised Monocular Depth Estimation
저의 Depth Estimation 논문 리뷰가 다시 돌아왔습니다. ㅎㅎ RAL 논문을 작성하기 앞서 작년11월달 부터 지금까지 어떤 논문들이 나왔는지 서베이하던 도중에 그사이 3DV2021이 진행된 것을 알았고…
Q1. k-means 실험의 목적? >> DINOv2+k-means와 DINOv2+CA는 DINOSAURv2의 장점이 단순히 token을 줄였기 때문인지 확인하는 비교 실험입니다. 아마 리뷰어가 "그냥 토큰…