Deep Learning Research Group
리뷰 논문 https://arxiv.org/pdf/1905.05055.pdf 상위 논문은 Object Detection의 변천사를 정리한 논문으로 이 논문 안에서 변천사 별 굵직했던 다양한 Detection 기법들의 논문에 대한 개괄적인 설명이 담겨 있다. Object Detection기법에 대해서 제대로 알기 위해서는 Recognition과 Object Detection의 차이에 대하여 구분할 줄 알아야 한다. Recognition은 Object를 구분하는 것이고, Object Detection은 Recognition보다 더 작은 범위로 Object의 존재 유무만 판단한다. 더 […]
arxiv, code 이 논문에서는 Video의 Representation을 어떻게 잘 학습할 것인가에 대한 연구를 수행하였습니다. Long-range한 시퀀스에서의 모션 정보를 어떻게 모델에 반영할 것인가에 대해 고민한 것으로 보입니다. k-nn 을 적용하여 다른 시점(frame)의 대응하는 후보(Correspondence Proposals)를 선정하고 네트워크는 이러한 대응 관계를 잘 표현하기 위해서 feature를 어떻게 표현해야 하는가에 대해 학습하게 됩니다. 논문을 보면서, 큰 틀에서는 NL Net (Non-local […]
사람의 Pose를 추정하는 문제 영역에 대해서 많은 연구가 이루어 지고 있습니다. 사람의 Pose는 이미지 내에서 특정 관절(예로 좌/우 어깨, 좌우 무릎, 허리, 손목 목, 팔꿈치 등) 등의 위치를 추정하는 것으로 2D 좌표에서 3D 좌표를 찾아내거나, 기존의 Top-Down 방식에서 Bottom-up 방식으로의 기술이 발전되고 있습니다. Top-down: 영상에서 사람을 Detection한 후, Bounding box 내부에서 포즈를 추정하는 방식으로, 별도의 […]
Paper, Notion 이 논문에서는 기존 Object Detection 알고리즘(YOLOv2 기반)의 기존 Base classes 외의 신규 Novel classes에 대해서 Few shot learning을 통해 적은 데이터로 신규 Object에 대해 Detection 하는 방법을 제안한다. 3. Approach 3.1. Feature Reweighting for Detection 아키텍쳐는 위 그림과 같다. 주어진 입력 I 에 대해서 feature extractor D를 통해 Meta features F 를 추출한다.F […]