본 논문에서는 에지 요소 감지 및 지각 그룹화 프로세스에 대한 표준 휴리스틱 설계를 생략하고 토큰화된 쿼리, 자체 메커니즘 및 인코딩 디코딩 전략을 transformer내에 통합했다. -->transformer 기반 공동 end to end 라인을 설계하여 기존의
Abstract 본 논문은 비디오 압축을 학습하는 것에 대한 논문이다. 이전의 하이브리드 코딩 접근법은 공간 및 시간 중복을 줄이기 위해 픽셀 공간 연산에 의존하며, 이는 부정확한 모션 추정이나 덜 효과적인 모션 보정이 발생할 수 있다. 본 논문은 피처 공간에서 모든
Introduction 영화에서 사용되는 특수 효과의 주축을 이루는 백그라운드 교체가 이제 Zoom, Google Meet, Microsoft Teams와 같은 화상 회의의 도구에서 광범위하게 사용되고 있다. 배경 교체를 통해 엔터테인트먼트의 가치를 높일 수 있을 뿐만
현재 연구실에서 DBPN+YOLO의 통째학습에 대한 연구과제를 진행하는데 해당 논문과 유사하여 리뷰를 하게 되었다. SR모델과 객체인식모델의 통째 학습에 중점을 두고 리뷰를 하는 것이므로 SR과 객체인식에 대한 부분은 되도록 생략한다.본 논문은 image enhance