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[5분 SOTA 논문 컨트리뷰션 리뷰 #12] ECCV 2020, End-to-End Object Detection with Transformers 본 포스팅에서는 End-to-End Object Detection with Transformers (ECCV 2020) 논문을 간단히 리뷰하였습니다. 그림과 설명은 논문자료를 참고하였습니다. 원문 링크: https://arxiv.org/abs/2005.12872 End-to-End Object Detection with TransformersWe present a new method that views object detection as a direct set prediction problem. Our approach streamlines the detection pipeline, effectively removing the need for many hand-designed components like .. 공감수 3 댓글수 1 2024. 11. 19.
[5분 SOTA 논문 컨트리뷰션 리뷰 #11] CVPR 2024, ESCAPE: Encoding Super-keypoints for Category-Agnostic Pose Estimation 본 포스팅에서는 ESCAPE: Encoding Super-keypoints for Category-Agnostic Pose Estimation (CVPR 2024) 논문을 간단히 리뷰하였습니다. 그림과 설명은 논문자료를 참고하였습니다. 원문 링크:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/html/Nguyen_ESCAPE_Encoding_Super-keypoints_for_Category-Agnostic_Pose_Estimation_CVPR_2024_paper.html CVPR 2024 Open Access RepositoryESCAPE: Encoding Super-keypoints for Category-Agnostic Pose Estimation Khoi Du.. 공감수 4 댓글수 1 2024. 10. 28.
[5분 SOTA 논문 컨트리뷰션 리뷰 #10] CVPR 2024, Open-World Semantic Segmentation Including Class Similarity 본 포스팅에서는 Open-World Semantic Segmentation Including Class Similarity (CVPR 2024) 논문을 간단히 리뷰하였습니다. 그림과 설명은 논문자료를 참고하였습니다. 원문 링크: https://arxiv.org/abs/2403.07532 Open-World Semantic Segmentation Including Class SimilarityInterpreting camera data is key for autonomously acting systems, such as autonomous vehicles. Vision systems that operate in real-world environments must be able to understand th.. 공감수 16 댓글수 10 2024. 10. 14.
[5분 SOTA 논문 컨트리뷰션 리뷰 #9] ECCV 2020, SF-Net: Single-Frame Supervision for Temporal Action Localization 본 포스팅에서는 SF-Net: Single-Frame Supervision for Temporal Action Localization(ECCV 2020) 논문을 간단히 리뷰하였습니다. 그림과 설명은 논문자료를 참고하였습니다. 원문 링크: https://arxiv.org/abs/2003.06845 SF-Net: Single-Frame Supervision for Temporal Action Localization In this paper, we study an intermediate form of supervision, i.e., single-frame supervision, for temporal action localization (TAL). To obtain the single-frame superv.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 3. 6.
[5분 SOTA 논문 컨트리뷰션 리뷰 #8] CVPRW 2021, SRFlow-DA: Super-Resolution Using Normalizing Flow with Deep Convolutional Block 본 포스팅에서는 SRFlow-DA: Super-Resolution Using Normalizing Flowwith Deep Convolutional Block (CVPRW 2021) 논문을 간단히 리뷰하였습니다. 그림과 설명은 논문자료를 참고하였습니다. 원문 링크:https://ieeexplore.ieee.org/document/9523202 SRFlow-DA: Super-Resolution Using Normalizing Flow with Deep Convolutional BlockMultiple high-resolution (HR) images can be generated from a single low-resolution (LR) image, as super-resolution (SR) is an.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 1. 15.
[5분 SOTA 논문 컨트리뷰션 리뷰 #7] CVPR 2015, Deep Residual Learning for Image Recognition 본 포스팅에서는 Deep Residual Learning for Image Recognition (CVPR 2015) 논문을 간단히 리뷰하였습니다. 모든 그림과 설명은 논문과 Stanford University CS231n Spring 2017 자료를 참고하였습니다. 원문 링크 : https://arxiv.org/abs/1512.03385 Deep Residual Learning for Image Recognition Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than t.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 12. 16.
[5분 SOTA 논문 컨트리뷰션 리뷰 #6] ICLR 2015, VeryDeep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 본 포스팅에서는 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (ICLR 2015) 논문을 간단히 리뷰하였습니다. 모든 그림과 설명은 논문과 Stanford University CS231n Spring 2017 자료를 참고하였습니다. 원문 링크 : https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf 1. Motivation 본 논문은 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC'12)에서 우승한 AlexNet에서 Convolutional Network의 depth를 늘이게 된다면 정확도가 더 높아지지 않을까라는 생각에서 시작되었습니다. 2. Unique meth.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 21.
[5분 SOTA 논문 컨트리뷰션 리뷰 #5] NeurIPS 2020, Unfolding the Alternating Optimization for BlindSuper Resolution 본 포스팅에서는 Unfolding the Alternating Optimization for BlindSuper Resolution (NeurIPS 2020) 논문을 간단히 리뷰하였습니다. 모든 그림과 설명은 논문을 참고하였습니다. 원문 링크 : https://arxiv.org/abs/2010.02631 Unfolding the Alternating Optimization for Blind Super Resolution Previous methods decompose blind super resolution (SR) problem into two sequential steps: \textit{i}) estimating blur kernel from given low-resolution (LR) image.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 11.
[5분 SOTA 논문 컨트리뷰션 리뷰 #4] NeurIPS 2012, ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 본 포스팅에서는 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks (NIPS 2012) 논문을 간단히 리뷰하였습니다. 모든 그림과 설명은 논문과 Stanford University CS231n Spring 2017 자료를 참고하였습니다. 원문 링크 : https://papers.nips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-1. MotivationAlexNet 은 기존 SOTA 성능을 달성한 model과 달리 layer의 층을 깊게 하여 ImageNet test(Top-5)에서 기존 정확도를 대폭 증가시킨 model이다. 2. Unique methodology 1) ReLU .. 공감수 1 댓글수 0 2021. 11. 4.
[5분 SOTA 논문 컨트리뷰션 리뷰 #3] ECCV 2014, Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks 본 포스팅에서는 Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks (ECCV 2014) 논문을 간단히 리뷰하였습니다. 모든 그림과 설명은 논문을 참고하였습니다. 원문 링크 : https://arxiv.org/abs/1501.00092 Image Super-Resolution Using Deep Convolutional NetworksWe propose a deep learning method for single image super-resolution (SR). Our method directly learns an end-to-end mapping between the low/high-resolution images. The mapping i.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 26.
[5분 SOTA 논문 컨트리뷰션 리뷰 #2] NeurIPS 2017, Attention Is All You Need 본 포스팅에서는 Attention Is All You Need (NIPS 2017) 논문을 간단히 리뷰하였습니다. 모든 그림과 설명은 논문을 참고하였습니다.원문 링크 : https://arxiv.org/abs/1706.03762 Attention Is All You NeedThe dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in an encoder-decoder configuration. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism... 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 21.
[5분 SOTA 논문 컨트리뷰션 리뷰 #1] CVPR 2017, Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution 본 포스팅에서는 Enhanced deep residual networks for single image super-resolution (CVPR 2017) 논문을 간단히 리뷰하였습니다. 모든 그림과 설명은 논문을 참고하였습니다.원문 링크 : https://arxiv.org/abs/1707.02921 Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-ResolutionRecent research on super-resolution has progressed with the development of deep convolutional neural networks (DCNN). In particular, residual learning techniqu.. 공감수 6 댓글수 0 2021. 9. 14.

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