논문 정리

출처: PointNet 설명(Standford)공부 참고 출처공부 참고 출처2Point Cloud: 3차원 공간에서 있는 점들의 집합 Point CloudPoint Cloud 예시 Voxel: Voxel Grid에서 표현한 3D 모델 VoxelVoxel 예시Mesh:

논문 링크: Object Detection With Deep Learning: A Review본 고에서는 딥러닝 기반 객체 탐지 프레임워크에 대한 검토를 제공한다. 검토는 딥러닝의 역사와 대표적인 도구인 합성곱 신경망에 대한 간략한 소개로 시작된다. 그 후 일반적인 객

이전까지는 triplet loss가 대리 손실(classification, verification)을 사용하고 별도의 separate metric learning step을 거치는 것보다 열등하다는 인식이 퍼져 있었다. 본 고에서는 end-to-end deep metr

Abstract Person Re-ID는 겹치지 않는 다중 카메라에서 person을 검색하는 것이다. 본 논문에서는 closed-world setting과 open-world setting으로 나누어 설명한다. closed-world는 많은 연구가 되면서 여러 기술과 많은 데이터셋으로 성공을 거뒀다. 포괄적으로 3가지 측면으로 다룬다. 1) deep fea...

Abstract Market-1501: Person ReID 데이터셋 다른 데이터셋의 문제점 1) 크기(규모)가 한정되어 있다. 2) 손으로 그린 boxes로 구성됨 -> 현실적인 settings에서 사용 불가 3) 각 ID에 대해 1개의 실측 자료와 1개의 query

Re-ID의 목표: 해당 인물이 다른 장소와 시간에 나타났는지 아닌지 결정하는 것, 사람 검색\-> image, video, text description 등으로 query를 준다.일반적으로 Re-ID는 다음과 같은 순서로 진행된다.1) Raw Data Collecti

본 논문은 추가적인 데이터 수집 없이 작동하는 semi-supervised pipeline을 제시한다.training set은 GAN을 이용한 unlabeled된 data를 활용한 것이고, 이 데이터를 이용해 모델의 성능을 개선한다.문제 기존의 GAN은 대부분 생성된

Person Re-ID: 서로 다른 camera views에서 같은 사람을 식별하는 문제viewsing angle의 변화, background clutter, occlusions와 같은 과제가 있다. 최근 연구는 feature representations를 최적화하거나

challenge: how to learn a robust ReID model with noisy training data<noise>(1) label noise: 사람에게 잘못된 identities가 할당됨 (주로 사람의 실수)(2) outliers: 이상치 s