Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints
ETRI 과제 진행에 있어 SIFT 코드의 진행과정 이해가 필요해 본 논문을 선택해 리뷰합니다. 본 논문은 SIFT를 설명하는 논문이다. SIFT가 keypoint 를 추출하는 알고리즘의 순서에 맞게…
[2020]학부연구생의 연구한바퀴
ICRA 2020 동영상 녹화를 마무리하며, 학부연구생으로서 경험한 연구원 생활을 정리하려 합니다. 사실 아직 발표 공개도, 질의도 받지 않아 한바퀴를 돌았다고 할 수 는 없고, 전에…
M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid Network
Scale의 변화는 object detection분야에서 중요한 요소중 하나이며 다양한 방법론들이 제안되고 있다. Proposed Method backbone과 Multi-Level Feature Pyramid Network(MLFPN)에서 features를 추출한다. SSD와 유사하게 bounding box와 class에…
[CVPR 2019]Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection
git : https://github.com/hdjang/Feature-Selective-Anchor-Free-Module-for-Single-Shot-Object-Detection 해당 논문은 anchor-base 방식(SSD, YOLO, RetinaNet…)에 FPN과 anchor-free 모듈을 이용합니다. anchor-free 모듈을 통해 box regression과 classification에 최적화된 pyramid feature를 선택하여 성능을 향상시키는…
[arXiv] Range Conditioned Dilated Convolutions for Scale Invariant 3D Object Detection
논문: Range Conditioned Dilated Convolutions for Scale Invariant 3D Object Detection Waymo에서 CVPR2020을 앞두고 challenge[1]를 하는 것을 익히 알고 있을 겁니다. 또한 저희 연구실에서도 Waymo에서…
[arXiv]HDD-Net: Hybrid Detector Descriptor with Mutual Interactive Learning
위치 인식을 하기 [위해 영상의 local descriptor를 추출하는 것은 매우 중요한 부분이다. 따라서 R2D2[1], D2-Net[2[,DELF[3] 등 관련 논문들이 많이 나왔다. 이전 논문들을 통해 나온 가장…
[ICIP 2020] Noise-sampling cross entropy loss: Improving disparity regression via cost volume aware regularizer
1. Related work 이번 주에 설명드릴 논문은 disparity를 구할 때 적용하는 loss 를 제안한 논문입니다. 논문이 제안한 내용을 설명드리기에 앞서 간단한 배경지식을 설명드리고자합니다. 이전에 stereo…
Feature Pyramid Networks for Object Detection
Tsung-Yi Lin1,2, Piotr Dollar´ 1 , Ross Girshick1 , Kaiming He1 , Bharath Hariharan1 , and Serge Belongie2 1Facebook AI Research (FAIR) 2Cornell University and…
[ELSEVIER-Pattern Recognition]Underwater scene prior inspired deep underwater image and video enhancement
https://github.com/saeed-anwar/UWCNN https://li-chongyi.github.io/proj_underwater_image_synthesis.html Introduction 수중에서 촬영된 이미지나 비디오의 visual quality나 딥러닝기반 pattern recognition, object detection, key feature extraction모델에적용하였을 때의 성능은 기대에 미치지 못한다. 그 이유는 대부분의…
Scalability in Perception for Autonomous Driving: Waymo Open Dataset
이번 PD챌린지를 진행하면서 PD에 적합한 데이터셋에 모델을 pretrain시키면, 그렇지 않은 모델보다 성능이 더 좋다는 사실을 알게되었습니다. 이를 적용하고자 데이터셋을 찾아보다 Waymo데이터셋이 이미 다운 받아져 있다는것이…
안녕하세요 성준님, 좋은 리뷰 감사합니다. fig1만 봐도 구조 자체는 이해하기 쉬웠다고 느낄 정도로, 간단하고 직관적인 아키텍처임에도 높은 성능과 효율성을 보여주고…